雾天或强逆光等恶劣条件会对目前的军事侦察和视频监视系统产生很大影响,降低了图像输出的质量,使得我们从图像中得到的信息的可信度得不到保证。为了确保视频系统能全天候正常工作,提高户外监视系统对天气的适应性,研究一种在雾天或强逆光条件下的图像清晰化算法并用硬件实现是非常有必要的,这样才能提高系统的鲁棒性和可信赖性。本文主要针对雾天或强逆光环境下图像的清晰化技术进行研究。本文首先介绍了各种传统的图像增强方法和基于视网膜皮层理论的Retinex算法,选取对处理雾天或强逆光条件具有增强效果的四种算法并进行了重点分析,分别是:直方图均衡化、同态滤波、单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法。在Matlab下仿真,通过比较四种算法处理后图像的主观评价和客观指标两个方面得出,从处理效果上,Retinex要远远好于传统的处理方法,且多尺度Retinex要好于单尺度Retinex,但计算量比其大很多,不利于硬件快速实现,综合增强效果和计算量考虑,选用单尺度Retinex算法。然后,充分利用FPGA可使用流水线设计和可进行大量并行计算的优势,对算法做了改进和优化,并用VHDL语言实现,在ModelSim6.1d下进行仿真,验证了其硬件仿真效果和用Matlab软件处理的效果基本相同。最后,针对本课题进行了硬件电路的设计,并在自己搭建的硬件平台上实现了单尺度Retinex算法,解决了对雾天或强逆光环境下图像的清晰化算法的硬件快速实现问题。本课题无论应用在军事侦察领域还是视频监视系统中都有一定的现实意义。