圖像是人類智能活動重要的信息來源之一，是人類相互交流和認識世界的主要媒體。隨著信息高速公路、數字地球概念的提出，人們對圖像處理技術的需求與日劇增，同時VLSI技術的發展給圖像處理技術的應用提供了廣闊的平臺。圖像處理技術是圖像識別和分析的基礎，所以圖像處理技術對整個圖像工程來說就非常重要，對圖像處理技術的實現的研究也就具有重要的理論意義與實用價值，包括對傳統算法的改進和硬件實現的研究。仿生算法的興起為圖像處理問題的解決提供了一條十分有效的新途徑；FPGA技術的發展為圖像處理的硬件實現提供了有效的平臺。 @@ 本文在詳細介紹鄰域圖像處理算法及其數據結構、遺傳算法和蟻群算法基本原理的基礎上，將其應用于圖像增強和圖像分割的圖像處理問題之中，并將其用FPGA技術實現。論文中采用遺傳算法自適應的確定非線性變換函數的參數對圖像進行增強，在采用FPGA來實現的過程中先對系統進行模塊劃分，主要分為初始化模塊、選擇模塊、適應度模塊、控制模塊等，然后利用VHDL語言描述各個功能模塊，為了提高設計效率，利用IP核進行存儲器設計，利用DSP Builder進行數學運算處理。時序控制是整個系統設計的核心，為盡量避免毛刺現象，各模塊的時序控制都是采用單進程的Moore狀態機實現的。在圖像分割環節中，圖像分割問題轉換為求圖像的最大熵問題，采用蟻群算法對改進的最大熵確定的適應度函數進行優化，并對基于FPGA和蟻群算法實現圖像分割的各個模塊設計進行了詳細介紹。 @@ 對實驗結果進行分析表明遺傳算法和蟻群算法在數字圖像處理中的使用明顯改善了處理的效果，在利用FPGA實現遺傳算法和蟻群算法的整個設計過程中由于充分發揮了FPGA的并行計算能力及流水線技術的應用，大大提高算法的運行速度。 @@關鍵詞：圖像處理；遺傳算法；蟻群算法；FPGA

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