随着科技的进步和社会的发展,微光夜视技术在低照度甚至微光环境下能够采集图像,广泛应用于军事、监狱、银行、商场、学校、住宅等重要场合,并在各个领域且承担了越来越重要的角色。然而,微光夜视图像由于受周边环境的影响,图像的对比度、信噪比、灰度均值都较低,导致肉眼很难分辨图像中的目标。为有效弥补上述情况的不足,本文提出了基于FPGA的自适应直方图均衡微光夜视图像增强技术。搭建基于FPGA完成图像增强平台,优化CLAHE算法,实现图像处理运算速度的提升,以及图像实时高速自适应增强,减少图像噪点,提升信噪比,增加图像对比度,提升图像质量。基于FPGA的自适应直方图均衡算法通过对图像进行直方图分区,直方图的灰度级概率计算及灰度级均衡化调整,来提高图片的质量。为了避免图像中同一像素多次重复使用CLAHE算法,本文采用图像分区处理的方法,减少CLAHE算法的计算次数和总体计算时间。此外,基于FPGA的硬件平台,构建图像增强系统,并划分成不同的功能模块,应用QuartusⅡ对FPGA进行逻辑功能设计,实现该CLAHE算法,最终达到图像的实时高速自适应增强。试验结果表明:基于FPGA实现对比度有限的自适应直方图均衡算法是图像实时增强处理的有效解决方案。与算法软件运行时间相比,基于FPGA的算法实现在计算时间上减少6-10倍,对于1280×1024图像的处理速率可以达到30帧/秒。可见该方法,对FPGA资源消耗少,运算速度快,满足微光夜视仪使用需求。