雨雾条件下,采集设备得到的视频图像往往模糊、不清晰,严重影响后续的视频的视频处理和分析,去除雨雾等外界因素造成的干扰,提高图像的清晰度具有非常强的理论意义和实际应用价值。近年来,通过去雾、去雨提高图像质量的视觉感知增强技术已成为图像处理领域的研究热点。本文以提高雨雾条件下图像的视觉效果为目的,深入分析了不同天气条件下图像退化的原因和机理,从图像的统计特性和物理模型两个不同的角度进行视觉感知增强技术的研究,主要工作如下：1.通过大量的实验分析,发现雾图求反后与低光照图像有很大的相似性,采用Retinex增强的知识实现图像去雾,算法针对薄雾,景深不是非常明显的图像的去雾效果很好。2.大气散射模型从原理上分析了雾的形成,通过求解数学方程计算出清晰的图像,本文采用Retinex决速估算出传递图,提高算法的时间效率,算法在大雾、景深变化明显的图像有很好的去雾效果。3.雨滴的亮度明显高于背景的亮度,并且连续帧中雨滴不会在同一个地方出现,提出一种改进的去雨新方法。本论文主要研究了雨雾图像退化的原因和机理,并从图像增强和去雾模型两种思想进行去雾的研究,增强思想主要是考虑图像的时域和空域的关系,处理感兴趣的区域,实现图像增强处理。去雾模型从雾的形成机理上实现去雾,通过求解数学方程,求解得到清晰的图像。除此本文还针对雨天图像清晰化问题进行了研究,提出了一种改进的算法。最后在He的数据库、Tarel的数据库和自己的数据库上进行了实验的验证,证明了本文算法的有效性。