为解决CLAHE算法硬件资源消耗量大的问题，从硬件实现的角度对算法进行两方面改进。针对裁剪阈值，提出了一种普适性裁剪阈值确定方法，基于信息熵和结构相似性构造了品质因数，以品质因数最佳作为评判标准确定硬件实现中的裁剪阈值，在平衡图像增强对比度和失真度的同时，避免消耗硬件资源对图像数据本身进行大量计算。针对超阈值像素再分配，提出了一种改进型分配方法，将超阈值像素仅均分给未超阈值的灰度级，且若其再次超阈值则停止分配，在降低图像失真度的同时，避免反复像素分配带来的硬件开销。在改进型CLAHE算法的基础上，完成基于FPGA的低照度图像增强系统实现，实验结果表明，在普适性裁剪阈值下，增强后的图像能够普遍获得更高的品质因数，具有更佳的综合效果；改进型像素再分配方法对比常规方法，图像在信息熵平均损失3.28%的代价下结构相似性可平均提升8.88%;低照度图像增强系统可实现640×480@60　fps的图像采集与处理。本设计可为图像增强算法的硬件实现提供一种新的参考。