在雾霾天气中获取的图像由于大气散射作用存在能见度和对比度降低、颜色偏移和失真等退化现象,严重影响了人眼和计算机视觉对图像信息的辨识和分析,直接限制了室外视觉系统应用价值,因此,对雾天图像进行去雾处理以提高视觉系统的可靠性和鲁棒性具有重要的理论意义和迫切的实际需求。本文主要对雾天图像退化原因和机理做出了研究分析,同时基于大气散射模型反演出雾天图像退化物理过程,进而恢复出清晰的无雾图像。本文在研究有关去雾算法的基础上,利用暗原色先验规律和引导滤波理论实现了单幅雾天图像去雾处理,并在基于Xilinx Zynq-7000平台的高清视频处理系统中完成了视频去雾实时处理,为去雾在实际应用发挥出了重要的理论和实践作用。本文具体研究内容如下:1.在基于模型的图像去雾方法中,根据大气散射理论建立了单幅图像的去雾模型。深入研究了基于暗原色先验理论的去雾方法,同时结合引导滤波对透射率进行了细化处理。借助MATLAB平台实现了上述去雾算法,通过调整引导滤波参数对雾天图像去雾取得了优异效果,初步实现了雾天图像去雾的软件仿真。2.在保持算法去雾的效果上,本文对暗原色求取以及大气光值的计算都做出了简化处理来减少硬件实现的计算量。3.本文基于Zynq-7000平台设计了高清视频处理系统。该系统完成了视频采集输入输出以及嵌入式Linux系统的搭建,基于该系统可进行有关高速视频处理,例如去雾、增强、多路视频拼接等。4.为了满足视频处理实时需求,对改进的基于暗原色先验的单幅雾天图像去雾算法进行了硬件FPGA实现。通过采用自顶向下的FPGA模块设计方法,使用硬件描述语言Verilog并结合Xilinx中嵌入式IP核实现了各功能模块,同时基于Modelsim平台验证了单幅图像去雾算法系统功能正确性。5.完成了去雾模块在搭建的高清视频处理系统的移植、调试,最终结果表明对于分辨率为720×576图像每秒能实时完成25帧视频图像去雾的有效处理,达到视频监控实时性要求。