在光照不足、设备性能差等因素的影响下,工业相机获取的低质量视频不能满足应用需求。这类视频图像的灰度值分布在很窄的范围内,对比度降低并且边缘信息变模糊。而且由于平均灰度值也比较低,所以视频整体偏暗,难以发现视频中的目标信息。低照度视频清晰化技术在这种环境下就显得非常重要。因为FPGA具有丰富的逻辑资源和较强的实时处理能力,非常适合用来实现视频增强算法。所以本文使用FPGA平台开发了稳定可靠的低照度视频实时清晰化系统。主要工作包括以下几个方面：首先,简单介绍了低照度清晰化算法及其硬件实现的研究现状,分析了现存技术的不足；然后,根据实时视频处理对于信号源稳定性的要求,引入了数据信号同步技术,并设计了外部DDR2存储器的读写规则。随后,根据低照度视频的平均灰度值较低、灰度分布非常集中的特点,介绍了两种低照度下的视频清晰化算法。并对这两种已有算法进行了数字逻辑优化和任务分解,提出了基于FPGA实时视频清晰化的硬件结构。最后,为了消除低照度图像中强光点对于清晰后视频质量的影响,设计了一种基于逆图像Gamma校正的图像融合方法,抑制强光点的过度增强现象。实现了强光抑制与图像亮度增强算法的FPGA实时融合,优化了融合函数的权值计算流程。通过工业相机采集的实时视频实验证明,本文所设计系统采集的视频信号清晰稳定,能显著增强低照度视频图像的亮度,同时对于强光区域也有一定的抑制效果。