本项目提出一种基于SAC双教师蒸馏的感知驱动自适应CLAHE方案，通过离线强化学习训练与量化感知蒸馏生成轻量化学生网络，解决了传统固定参数在复杂光照下适应性差的问题。硬件侧采用流式像素架构与算子优化在Xilinx Kintex-7 FPGA上实现低延迟部署，相关成果已发表于CCF B类期刊ACM TECS。