随着图像处理技术和计算机视觉领域的快速发展,越来越多的户外视频系统被应用于人们的生活中,如自动驾驶、目标跟踪、视频监控等。但在有雾的环境下,视频系统会由于场景的能见度低,而使所拍摄的图像出现对比度低,模糊不清,颜色偏移等问题,这在很大程度上影响了户外视频系统正常稳定地工作,因此,很有必要对视频图像进行去雾处理,以获得清晰准确的图像。针对这一现状,本文先对一些常用的图像去雾算法进行了深入的研究,然后提出了一种基于自适应容差的视频图像去雾方法,该方法首先根据暗原色先验求取图像的透射图,再利用引导滤波器对透射图进行快速细化,如果图像中含有大面积明亮区域,则利用自适应容差对该区域的透射图进行修正,从而避免了利用暗原色先验复原有雾图像时,在大面积明亮区域造成的色彩失真。本文还根据动态背景的视频和静态背景的视频各自的特点,分别采用了不同的去雾方法,从而提高了视频处理速率。本文在最后对视频图像的去雾结果进行了客观评价,实验结果表明,该算法具有较强的适用性,可以进一步应用于户外监控、遥感和智能交通等方面。