图像亮度均衡算法

图像亮度均衡算法的作用是提升图像的对比度和细节，使得图像的亮度分布更加均匀，从而改善视觉效果。通过调整亮度值，可以更好地揭示图像中的细节，尤其在低光或高光条件下的图像处理。
常见的图像亮度均衡算法包括直方图均衡化、对比度限制直方图均衡化（CLAHE）、自适应直方图均衡化和伽马校正等。这些算法各自有不同的优点和适用场景，例如，CLAHE可以有效防止噪声放大，而伽马校正则适用于非线性亮度调整。

各个算法的优缺点以及verilog实现难度

直方图均衡化：

优点：简单有效，能显著提升对比度。
缺点：可能导致细节丢失或伪影。
Verilog实现难度：中等，需要计算直方图并重映射像素。

对比度限制直方图均衡化（CLAHE）：
优点：防止噪声放大，保持局部细节。
缺点：计算复杂度高，参数调整较多。
Verilog实现难度：较高，需要分块处理和插值计算。

自适应直方图均衡化：
优点：动态调整，适应性强。
缺点：处理时间长，计算资源需求高。
Verilog实现难度：高，需要实现块处理和边界处理。

伽马校正：
优点：简单易实现，非线性调整。
缺点：可能无法完全平衡亮度。
Verilog实现难度：低，主要涉及简单的乘法和幂运算

因此，本文主要提出一种新的适verilog实现的亮度均衡算法

实现方式

将整个图像的均值，和图像的像素点进行比较，判断像素点大于还是小于均值，，然后对像素点进行经验值比较。

如果像素点小于经验值，说明像素点较小，采用较小的gamma表映射，提亮暗处。

如果像素点在经验值范围内，做平滑过渡处理，采用像素值与均值的平均值。

如果像素点大于经验值，说明像素点较大，采用较大的gamma表映射，对像素值提亮，但不能过于曝光。