在雾霾天气下,由于大气颗粒的存在会对大气光产生吸收和散射作用,导致拍摄的图像或视频出现信息模糊和对比度下降等现象,使得提取图像中的细节信息变的更加困难。为了尽可能复原出图像的原始细节特征,减少雾气对图像带来的影响,对图像进行去雾处理就显得十分重要,这也成为近些年图像处理领域的重点研究方向。目前大多数去雾算法都是通过软件实现,无法快速对图像进行处理,所以本文利用了FPGA并行处理的优势,设计了一种基于FPGA的实时图像去雾系统。本文首先介绍了实时去雾系统的框架结构,使用IIC协议对OV5640摄像头进行配置,完成雾天原始图像的采集,利用DDR控制器设计图像缓存模块,设计HDMI图像显示模块将去雾算法处理后的图像输出至显示器上进行显示。然后对现有图像去雾算法的原理进行了分析对比,根据各个算法的优缺点以及适用范围,本文选择了限制对比度的自适应直方图均衡算法（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE）。当实时图像去雾系统工作时,摄像头模组的过快移动或者抖动会导致图像内容差异过大,为了提高系统的去雾性能和成像质量,本文采用了直方图多帧融合技术,在原有CLAHE算法基础上进行了改进,并进行了实验对比,根据实验结果验证了改进算法相比于原算法去雾效果更好。最后在FPGA上实现快速中值滤波算法以及改进后的去雾算法,在实现时对CLAHE算法进行分模块化设计,主要分为四个模块:图像子块划分模块、直方图统计模块、直方图融合模块、双线性插值模块。在Model Sim软件上对每个算法模块进行功能仿真,并验证设计结果。在去雾系统设计完成之后,搭建硬件平台,对系统进行效果测试和数据分析。实验结果表明,本文设计的系统去雾效果较好,经去雾算法处理后的图像可以稳定显示出来,同时该系统可以对图像进行实时去雾操作,具有一定的实用价值。