由于大气的散射作用,雾天图像和视频具有对比度低,场景模糊的特点,给交通系统和户外视觉系统的应用带来严重的影响。因此,研究雾天低对比度图像和视频的清晰化方法有着重要的意义。目前,针对雾天图像增强的研究特别是针对雾天视频增强的研究仍处于探索阶段。大量的研究集中在雾天图像对比度增强方面,它们有些只针对灰度图像处理,有些算法复杂需要较长的运算时间,有些需要精密的传感设备,这些条件限制了雾天图像清晰化算法在视频实时处理方面的应用以及应用的广泛性。在不借助复杂精密传感设备的前提下,为了使雾天图像清晰化处理在实时应用领域有突破,本文在研究已有雾天图像清晰化方法的基础上,从对比度增强和大气退化模型复原两个方面展开了研究。在基于对比度增强的雾天图像清晰化研究方面,重点研究了基于空间域的直方图均衡算法,包括全局和局部直方图均衡算法,以及插值自适应直方图均衡算法;基于频率域的同态滤波方法;基于人眼视觉模型的Retinex算法,在研究Retinex单尺度SSR和多尺度MSR算法的基础上,结合色调不变性原理,提出了算法改进方案,使算法满足实时处理的要求。在基于大气退化模型复原的雾天图像清晰化研究方面,本文在分析雾天成像大气散射模型和已有研究成果的基础上,提出了基于单幅图像的雾天清晰化算法,该算法不需要复杂的传感设备,不需要人工参与,具有较快的处理速度,可以应用在图像实时处理领域。通过对已有算法的研究、实现和改进,本文在图像对比度增强和大气退化模型复原两个方面提出了可行的雾天图像清晰化实时处理方法,在雾天图像清晰化的实时性处理和应用方面做出了一定的成果,为以后的进一步研究打下了一定的基础。同时,本文研究的方法针对彩色图像和视频,有利于雾天图像清晰化方法的应用广泛性。