恶劣天气以及空气污染严重影响了户外视觉系统的正常工作，特别是在工业区和城市中心，所以改善恶劣天气环境下的视觉系统工作状态迫在眉睫。随着户外拍摄与监控录像设备的普及，需要进行去雾处理的视频数据量越来越大，这对视频去雾算法的去雾速度提出了更高的要求。　　现有的视频去雾算法中，有两种主流方法，第一类方法是先计算传播图，然后基于该传播图对视频的每一帧图像进行清晰化处理；第二类方法是将前景、背景分离开来，分别进行去雾，然后将去雾后的二者融合到一起。然而，第一类方法过于依赖传播图的计算，在工程应用中难以实现。而第二类方法的去雾效果不均匀，且会导致视频失真。针对以上问题，本文采用基于暗原色先验单图像去雾算法进行去雾处理，此算法效果极佳，不仅增强了对比度还保留了雾气所产生的视觉景深。但该算法的去雾速率太低，于是本文提出了将单图像去雾算法进行优化后移植到TILE_GX36众核平台进行并行实现的方案。该方案充分利用众核服务器平台的高并行度，提升了去雾速率，完成对有雾视频的清晰化。具体方案如下：　　首先使用TILE_GX36众核服务器平台作为视频去雾系统的并行处理模块，然后采用两个PC机作为系统的数据收发模块，最后使用万兆网络将他们连接起来完成视频去雾系统的硬件搭建。基于该硬件系统架构，本文设计了基于TILE_GX36双芯片的软件并行架构，具体设计如下：　　（1）根据实际要求，采用合理的传输协议。由于本系统的数据需要可靠性传输，所以数据接收模块与视频去雾并行处理模块之间、TILE_GX36双芯片之间的传输协议采用传输控制协议（Transmission Control Protocol,TCP）。　　（2）利用C语言标准库pthread，完成对任务函数的并行化。　　（3）利用分类式内存管理机制进行数据分配。本系统维护了数组和队列这两种内存管理模式，利用对数组的维护，完成对并行任务的处理空间的私有化，减少了并行任务的竞争；利用对队列的维护，为并行处理任务与数据接收任务提供缓冲区，减少因任务处理速度的不同而产生的任务阻塞，极大的提高了并行度。　　通过实验测试，结果证明此方案大大提高了视频去雾速率（平均提高了12倍），可以实现分辨率为600*400、720P（分辨率为1280*720）视频的实时视频去雾，实时视频去雾的标准帧率为24fps。此外，只要对该硬件系统进行扩充、适量修改软件系统，就可以完成对1080P（分辨率为1920*1080）视频的去雾，而且该系统对不同程序具有良好的通用性，可以移植不同类型的程序进行并行。综上所述，本文设计的视频去雾高性能并行处理系统的不仅去雾速度快，而且该并行处理系统具有很高的实用性。