目前，工业技术的快速发展，导致了空气质量不断下降，雾气、雾霾现象也日益增多。在雾场景中，空气的雾气颗粒会导致大气能见度大大下降，使得拍摄的视频和图像出现了退化和失真现象。因此，研究视频雾场景的实时恢复系统，具有重要的价值和意义。传统的图像去雾方法，往往是通过提高有雾图像的对比度，达到去雾的目的，然而这种方法得到的结果往往不具有真实性。目前流行的图像去雾方法往往是从图像恢复的角度，提出一些假设的先验信息，然后依据雾场景的退化模型，恢复出清晰的图像。这种方法恢复效果较好，真实性较高，但计算复杂度往往较高。本文主要从图像恢复角度，对图像和视频去雾展开研究。对于图像和视频的去雾处理，本文主要做了以下工作：一、提出了一种基于图像纹理的单幅图像快速去雾算法，并用MATLAB实现了对算法的仿真。实验结果表明，图像去雾效果较好，速度较快。二、改进了一种基于视频雾场景的去雾算法。针对ITU-R.BT656视频信号的特点和FPGA的特性，对视频雾场景算法进行了优化和改进。通过MATLAB对优化后的算法进行了仿真，实验结果表明，改进后算法视频去雾效果较好，可以有效避免视频的闪烁，并具有计算量小、处理速度快的优点。三、使用FPGA实现了基于图像纹理的单幅图像去雾系统设计。并将FPGA的实现结果与MATLAB仿真结果进行对比，结果基本一致。四、实现了基于FPGA的PAL视频实时去雾系统设计。实验表明，系统最高频率可以达到200MHz左右，恢复效果较好，远远大于ITU-R.BT656视频信号27M/s的数据速率，达到了视频实时去雾处理的目的。