随着国家工业的发展,导致各种气体的排放,产生了雾霾天气,使户外拍摄到的图像或视频的质量下降,严重影响了图像的清晰度,从而对图像特征值的提取造成影响,降低了图像的应用价值。因此,对有雾图像进行去雾处理具有重要的意义。本文通过对直方图均衡化、Retinex和暗通道优先的图像去雾算法进行仿真实验,使用相关参数对去雾后的图像进行研究,总结各种去雾算法在特定条件下的利弊。采用四分法求取有雾图像的大气光值,使求取到的大气光值更加接近真实值。然后,根据大气物理模型和暗通道原理,求取满足条件的透射率,通过增加透射率的约束条件防止图像出现过度增强,形成了改进的暗通道去雾算法,有效克服了暗通道优先的图像去雾算法对图像中出现的天空区域处理失真的缺陷,并用MATLAB进行仿真实验,证明改进算法的有效性。同时,在图像去雾的基础上对视频去雾算法进行了研究,并将改进的图像去雾算法应用到视频去雾算法中,进一步验证了改进算法的有效性。最后,运用该改进的去雾算法,设计并实现去雾系统。结果表明,改进的去雾算法有效克服了暗通道去雾算法对图像中天空区域处理不当的缺陷,在图像去雾中具有一定的应用价值。