在海上巡逻和海上作战过程中，由于水雾散射、海面波光的反射以及海空背景低照度的影响，常常使得成像设备拍摄出的照片带有很大的模糊和目标细节的丢失，这对海上目标的识别和跟踪造成了严重的影响。所以，对海天图像进行实时清晰化处理就显得越发重要。　　首先，本文在分析了雾天海上降质图像成像特征的基础上，详细研究了传统去雾效果较好的暗通道先验去雾算法的实现过程，针对暗通道去雾算法存在无法识别图像是否存在雾、处理后的天空区域大面积失真和实时性差的缺点。采用一种通过半逆图像、区域生长分割和亮度调节相结合的改进算法来自动实现雾区检测与天空区域优化。　　然后，本文又分析了低照度条件下海上降质图像成像特点，并详细研究了传统增强效果较好的Retinex系列算法的实现过程，针对目前Retinex系列增强算法处理后的图像色彩失真、对比度过度增强、实时性差以及边缘信息丢失严重等缺点。采用一种基于HSV空间的通过导向滤波和颜色恢复函数优化相结合的改进算法显著地改善了图像的清晰化效果。　　最后，在DSP平台上搭建了一套基于本文海天图像实时清晰化算法的视频处理系统，并针对DSP平台的实时性要求进行了一系列算法和代码的优化。实验结果表明，本文算法对于分辨率为768?576的图像在DSP平台上处理速度可以满足25fps的实时性要求。