雾天环境下获取的图像容易变得模糊,可视性变差,细节信息减少,对交通监控,高空拍摄,智能导航等领域造成不良影响。图像质量获得的高低,直接决定着相关领域的技术发展水平。因此研究如何改善图像质量,获得更多图像细节信息具有十分重要的理论意义与实际价值。本文介绍了去雾算法和达芬奇技术的发展现状,详细叙述了达芬奇技术原理的特点和相关的硬件处理器设备,介绍了达芬奇技术相关软件开发包以及Codec Engine使用说明,给出了软件算法开发基本流程。达芬奇技术是TI公司推出的专门用于处理视频图像语音等方面的技术。该技术的出现使工程师从繁琐的底层代码开发中解放出来,将主要精力放在视频处理算法开发本身,这大大减少了开发人员的工作量并且大大缩短了项目开发周期。在算法开发方面,本文首先介绍了几种图像去雾算法并给出算法的特点。之后着重介绍先验暗通道去雾算法,介绍该算法的原理,处理步骤,给出算法处理结果。本文对先验暗通道去雾算法进行改进和优化,并将改进后算法移植到DSP硬件系统中。优化算法在保证处理结果质量的前提下使算法运行效率大大提高,算法复杂度降低。同时本文还提出了一种基于YUV空间的图像去雾算法,该算法主要在亮度空间进行去雾操作,采用大气衰减物理模型,恢复出清晰无雾图像。本文主要研究嵌入式算法的硬件编程实现,因此本文详细给出了去雾算法的硬件移植过程,对算法移植的每个步骤做了详细的解释和说明。本文给出了相关视频格式以及达芬奇算法标准。硬件移植算法处理结果证明该算法在达芬奇嵌入式DSP系统上可以很好的实现视频和图像去雾功能,对工程应用有一定价值,然而由于算法的复杂性和硬件资源的限制,算法的实时性还需要进一步提高。论文的最后一章对毕业设计课题完成的工作做了总结,指出了目前研究中还存在的不足,阐述了需要进行改进的方面和值得继续深入研究的相关课题,这对其他同方向研究具有很好的借鉴意义。