随着我国航运技术的不断发展,水上运输在交通体系当中有着十分重要的作用和不可替代的优势,为了保证船舶的航运安全和便于海事部门的监管,在沿海及内河区域建立全方位的、实时的、全天侯的视频监控系统显得尤为重要。然而在恶劣天气下(例如雾、雪),视频监控系统采集到的图像严重降质,模糊不清,严重影响视频监控的效果,给海事部门的监管和决策带来了不便。因此研究恶劣天气视频图像的清晰化技术具有重要意义。在雾天视频图像处理方面,本文首先研究了动态直方图均衡化算法,这种算法根据一定的原则,将图像的直方图分割成一个个子直方图,然后根据子直方图的灰度范围和像素频数,计算其拉伸灰度范围,最后在拉伸的灰度范围内对子直方图进行均衡化。这种算法能有效增强雾天的图像,提高其对比度,突出图像的细节,但是用它逐帧处理视频图像时,处理后的图像画面闪烁不定,时空一致性较差,视觉效果不佳。为了解决这个问题,基于直方图分割的思想并结合实际课题视频图像的特点,本文提出一种基于天空和水面阈值分割的分类直方图均衡化算法,采用大津阈值分割方法,将图像的直方图分为天空和水面两部分分别处理。实验结果表明,本文提出的算法在提高雾天图像对比度,增强图像细节的同时,又不会出现视频图像画面的闪烁,具有良好的视觉效果。在雪天视频图像处理方面,首先分析了雪花对视频图像的影响,雪花对视频图像的影响主要表现为对视频图像中目标物体的遮掩,被雪花污染的像素点亮度较亮,影响户外视觉系统的成像质量。为了对视频中的雪花进行去除,本文把雪花看成是视频图像中的运动物体,提出一种基于运动目标检测的视频图像去雪算法,该算法首先通过运动目标检测算法检测出视频图像中运动的雪花,然后对被雪花污染的像素点进行背景重构,用背景重构的值替代被雪花污染像素的像素值。实验结果表明,本文提出的视频图像去雪算法,能够有效消除视频图像中被雪花污染的像素亮点,能够有效增强雪天视频图像的视觉效果。