随着工业发展、环境恶化，雾霾天气发生的地区越来越多，发生的频率越来越高。近期在北京等地持续出现的雾霾天气引发了广泛的社会关注，雾霾天气对人们的出行和相关部分的监管侦查工作带来了诸多不便，因此本文的研究具有很大的实用价值。本文根据雾霾天气图像的特点，从时频分析的角度出发，提出了一种基于小波变换的同态滤波算法应用于雾霾天气图像的处理，该算法的主要思想是，采用快速小波变换代替传统傅里叶变换，在变换域内对小波近似系数和细节系数进行处理，从而达到使雾霾天气降质图像更加清晰的目的。实验结果表明，本文的方法，能够有效突出雾霾天气图像的细节，增强景物对比度，较好的改善视觉效果。通过数据对比加以证明，并给出了算法的仿真程序流程图。雾霾图像处理平台的搭建也是本文的重点，在研究了雾霾图像处理的原理和算法后，本文从硬件方面对雾霾图像处理平台进行搭建，并从软件方面对算法在DSP上进行实现。本系统选用的是美国德州仪器公司推出的TMS320DM642芯片作为硬件平台的主处理芯片，并根据系统的要求设计了存储模块，用于存储图像数据和程序；视频解码模块，用于将模拟格式图片转换为数字格式，以便DSP芯片处理；视频编码模块，将处理后的图片转化模拟格式以便显示设备显示；以及其他外围电路。本文还阐述了系统软件总体设计过程，以及TMS320DM642芯片初始化、视频采集显示软件设计过程。实验结果表明，本文研究的雾霾天气图像处理算法及搭建的基于DSP硬件平台可以完成对PAL格式的雾霾天气图像的采集、处理、显示的过程，雾霾天气图像处理的算法可以很好清晰雾霾图像的细节，基于DSP的搭建的硬件平台总体达到了系统设计的要求。