在计算机视觉处理领域，图像分割可以用来将数字图像划分为若干部分。图像分割的目的是为了简化图像，将图像内容转化为更有意义并且更容易分析的形式。图像分割的应用范围很广，其中包括：医疗图像处理，卫星图像定位，人脸识别，指纹识别，视网膜识别，条码识别，交通控制等。如今二维条码在生活中得到越来越多的应用，在各种场合下对二维条码进行识别都需进行图像预处理。图像分割是条码识别图像处理中的一个关键步骤，它将条码从复杂的背景中提取出来，大大提高了条码识别率。现有的图像分割的算法很多，包括阈值分割法，聚类分割法，基于压缩的图像分割法，基于直方图的分割法，边缘检测分割法，区域生长分割法，分水岭分割法，多尺度分割法，基于数学形态学的分割法等。数学形态学基于集合理论，拓扑学和概率论，可以对数字图像进行很好的分析和处理。近几年来，利用数学形态学对数字图像进行处理越来越流行，本文在总结了各种图像分割算法的优劣过后，选择基于数学形态学来设计图像分割算法，对条码图像进行处理。结果显示，本文提出的算法可以很好的应对各种复杂情况，顺利提取出条码图像。基于数学形态学的图像分割算法可以取得良好的处理结果，但由于算法复杂，计算量较大，软件处理的速度不尽人意。为了适应现代图像处理实时性的需求，本文针对提出的算法设计了图像分割算法的VLSI结构。用硬件进行图像处理可以并行进行诸多操作，大大提高处理速度。该VLSI结构用Verilog HDL语言编写，并在FPGA上进行验证实现。最后基于SMIC0.13um工艺进行了芯片的综合以及分析。