现有对视频监控系统的研究大多是在晴朗的天气条件下进行的,但在实际上监控系统的工作环境并非时时刻刻都处在晴朗天气环境下,随着视频监控技术广泛的被应用于各个领域,这就要求监控系统能够较好的适用于各种场合。在北方的冬季降雪一种常见的自然现象,也是影响室外视频监控系统中图像质量的主要因素之一。为了使监控系统能够在降雪的环境下较好的工作,本文提出了雪天获取图像清晰化处理研究,对在雪天获取的图像进行清晰化处理,达到优化图像效果的目的。本文以视频图像中雪花污染点作为研究对象,对雪天条件下获取的图像进行清晰化处理研究。首先根据该研究视频图像的要求,在不同雪场景条件下进行图像采集。但是无论采用何种装置,采集到的图像往往不能令人满意,因此需要对获取的图像进行中值滤波、图像的灰度增强以改善图像质量,为后续的研究提供较为清晰的灰度图像。其次深入研究视频图像中雪花点的各种特性,提出了两种有效检测与去除视频中雪花点的方法,一种是,依据传统帧间差分法的基本思想,结合雪花图像的时域特性,提出一种改进的帧间差分法；另一种是,改进的K均值聚类算法,该算法根据图像的亮度变化情况,对图像中所有像素点的亮度变化情况进行聚类估算,从而得到背景亮度近视估计值与雪花亮度估计值,由于雪花的亮度值远大于背景的亮度值,用背景亮度值代替雪花的亮度值的思想来达到去除雪花的目。最后采用基于Contourlet域的维纳滤波法对图像进行清晰化复原处理,使复原后的图像等接近于真实的图像。在以上理论研究的基础上,通过在Visual C++6.0平台上设计并实现了雪天获取图像清晰化处理系统,对采集的视频文件进行清晰化处理,结果表明,本文的研究算法能够对雪天获取图像进行有效的处理,达到优化图像信息的目的。