手持摄影设备、车载摄像系统、飞机或者舰船摄影平台等摄像系统在雾天进行拍摄时，一方面受到雾的影响使得拍摄的效果不清晰，另一方面由于其载体是晃动的，拍摄的视频经常存在抖动，导致观察人员因视觉疲劳而误判。因此，如何去除成像设备在雾天情况下的模糊和抖动，这一类针对性问题的解决就十分的迫切。本文工作围绕快速除雾稳像算法的研究以及基于DaVinci平台的算法优化和实现而展开的。针对嵌入式系统视频采集的特点，本文所用算法在YCbCr颜色空间进行处理分析，提高嵌入式系统处理视频的速度。在视频除雾部分，使用基于增强的剪切直方图均衡化算法对亮度通道进行处理，通过简单的线性变换对色度通道处理。在电子稳像部分，本文采用了先灰度投影法粗匹配，再以特征点为中心构造匹配块进行精匹配，在精匹配过程中，引入了随机抽样一致性算法，剔除了匹配结果中存在的误匹配点，而误匹配点大部分是由视频中的局部运动造成，随机抽样一致性算法的引入，消除了局部运动对电子稳像的影响。通过得到的特征点匹配对使用最小二乘法确定运动补偿参数，经过对参数的卡尔曼滤波得到最终补偿的参数，最后采用双线性插值算法对视频进行补偿，补偿后的图像无锯齿状线条和纹波，最终得到稳定的视频序列。最后，将算法移植到SEED-VPM6467T开发平台时，本文充分利用DM6467T的硬件优势，从直接内存存取技术、缓存技术和代码优化等方面对算法实现进行优化，大幅度提高算法的实时性，使得系统处理720P视频流的速度达到20帧/秒，基本达到实时要求。