近年来,雾霾时有发生。在雾霾天气下,光线受到大气中悬浮颗粒的影响,使得成像设备获得的图片降质,其色彩变暗,对比度信息丢失,给生产和生活带来了很多影响,故而图像去雾研究已经成为近期图像处理领域的一个热点问题。同时,考虑到车载系统、监控系统、单兵侦查系统等实际应用,基于高集成度嵌入式平台实现高性能图像去雾算法,具有很高的实用价值。本文首先对常用的图像去雾算法进行了研究,通过对各个算法的基础理论、去雾方式以及效果进行对比分析,从中选取效果较好的暗通道先验去雾算法作为本文要在硬件平台上实现的去雾算法。随后,本文对暗通道先验算法的处理效果和运算效率进行了分析,针对原算法内存消耗过大、计算时间偏长的问题,提出了一种改进方法,显著减少了导向滤波的处理时间,提高了算法的实时性。接着,本文完成了基于Zynq7000系列处理器的去雾处理平台构建,包括操作系统、文件系统以及开发环境的搭建,并使用OpenCV实现了算法的改写。最后,通过交叉编译,完成了算法的移植优化,在开发平台上实现了图像去雾算法的移植、功能测试和实时性测试,测试结果表明,对于300*300分辨率的视频,系统去雾处理速度可达每秒20帧,满足实时处理要求。