雾和霾是一种常见的天气现象，近些年来在我国出现比较频繁。在雾霾天气下，图像色彩失真、对比度降低、目标细节消失，视频监控系统的实用性受到很大影响。目前很多芯片厂家都把注意力集中到了图像去雾方面。因此，研究图像快速去雾的方法具有现实意义。本论文针对已知的图像去雾算法进行改进，设计了ASIC实现架构，并进行了FPGA在线测试。本文详细研究了基于暗原色先验理论的去雾方法，针对该方法运算复杂度高和失效现象进行了改进。一是利用双边滤波直接细化暗原色图，代替抠图算法，运行时间降低到原方法的15%；二是利用自适应系数来改善暗原色失效情况，提高了算法的稳定性和广泛性。实验结果表明，本文改进方法可以获得很好的去雾效果，同时改善了失效情况。针对改进的算法本文设计了ASIC硬件实现架构，并用Verilog HDL语言完成了RTL逻辑代码的编写和调试。同时提出了一种基于SRAM和TRAM配合的直方图统计实现方案，该架构较之前版本面积减少38%，节约了大量成本。为了验证逻辑设计的正确性，本文搭建了ASIC验证环境，对设计RTL电路进行了验证分析，并给出了时序图仿真结果。同时在FPGA平台完成了在线测试。测试结果表明，我们设计方案能很好地进行图像去雾，效果明显。