近年来，随着大气污染日益严重，大雾等恶劣天气出现越来越频繁，给人们的生产生活带来诸多不便。随着计算机视觉技术和图像处理技术的快速发展，越来越多的户外视觉系统被应用到人们的日常生活之中。然而，户外视觉系统对天气条件十分敏感。随着大气污染的日益严重，浓雾等极端天气的出现越来越频繁，导致户外视觉系统采集到的图像出现对比度降低、色彩淡化、细节丢失等问题，对其使用带来很大的影响。因此，提高雾天图像质量，对有雾图像进行实时有效的去雾处理，具有重要的现实意义。　　本文选用目前公认去雾效果最好的去雾算法，该算法基于暗通道先验理论，在此算法基础上，针对硬件结构特点，对该算法进行改进并在硬件上实现。提出了一种阈值比较的方法，独立并行计算全局大气光值。对图像边缘部分和非边缘部分以不同大小模板进行滤波，获得更加细腻的透射率图。在此基础上，本文在FPGA上采用Verilog硬件描述语言实现了单幅图像去雾系统及视频图像去雾系统的模块化设计，并对两个系统的所有模块进行了功能仿真，最终将单幅图像去雾系统下载到DE2-115开发板上测试，并且对视频图像去雾系统的各个功能模块进行了在线测试。　　最终通过与软件MATLAB所处理的效果进行对比，结果表明：本文中的单幅图像去雾系统可以有效地进行单幅有雾图像的清晰化处理，最终处理的图像自然逼真、清晰度高，并且在保证去雾效果的前提下大大提高了处理速度；视频图像去雾系统中各模块功能仿真结果正确，从而验证了该图像采集、缓存、处理、显示一整套视频图像处理系统的可行性。　　本文不仅验证了改进算法在FPGA上实现了清晰图像的恢复，并大幅提高了去雾处理速度以达到实时处理的要求，同时为单幅图像去雾系统及视频图像去雾系统硬件实现提供了一种可靠、有效的方案，从而为户外视觉系统提供了一种有效应对大雾等恶劣天气的解决方法。