目前,数字图像处理技术已经成为计算机科学和图像学的研究热点,在道路监控、车载导航等领域得到了较广泛的应用。雾天图像的增强和复原技术是数字图像中的重点研究领域之一,其目的主要是便于计算机和人类对图像进行有效的理解。本文分析了当前的雾天图像增强领域中比较常用的技术,并针对经典的Retinex算法和暗原色理论,进行了详细的研究。针对Retinex理论中在处理对比强烈的边缘区域时会出现光晕现象,且尺度是在固定的几个图像尺寸的基础上来选用,不能根据雾天图像的特征来自由确定阈值,处理后还会出现对比度的过度增强等问题,本文给出了四种创新性的改进策略,并取得了较好的效果。对于暗原色理论,在处理颜色陡变的图像区域时,会出现明显的色彩失真、亮度降低和光晕现象,本文给出了六种创新性的改进,其中包括算法复杂度的改进和实时性的改进。雾天图像中含有的噪声较大,本文详细分析了产生噪声的原因,同时,不断地去进行大量实验。针对加性噪声,Retinex算法及其改进算法有较好的效果;针对乘性噪声,暗原色理论及其改进的算法有较好的效果。最后针对本文算法的评价,主要通过主观方面和客观两个方面进行。通过大量的实验表明,本文的雾天彩色视频图像处理算法,在整体和细节方面,都比经典的算法有更好的处理效果。