由于大雾天水汽对光线的散射作用,导致户外图像采集系统获取的图像存在对比度低、色彩失真和细节丢失的缺点。为了降低大雾对系统的影响,能够稳定获取清晰图像,本文通过对当前图像去雾领域中关键算法的研究与改进,依托FPGA数字电路并行运算的速度优势,设计了一套适用范围广、去雾效果好的实时图像去雾系统。首先设计了去雾系统的基本架构,使用IIC协议配置CMOS摄像头获取1280×720分辨率60Hz的雾天原始图像,设计SDRAM控制电路缓存去雾图像数据,设计VGA控制电路完成去雾图像的显示。其次针对轻雾和重雾两种场景适用去雾算法不同的问题,提出使用图像方差值的大小区分大雾场景,使去雾系统具有较好的适应性。然后研究了适用于轻雾场景的局部直方图均衡化和适用于重雾场景的暗原色先验两种去雾算法,并针对局部直方图均衡化去雾算法RGB单通道均衡化后合成图像易失真的问题,采用转换至YCBCR颜色空间的方法,只对亮度成分均衡化,解决了去雾图像易失真的问题。针对暗原色先验去雾算法复杂度高和FPGA实现难的缺点,采用快速最小值滤波求取暗通道图像,采用阈值限定法快速排除天空区域,求取大气光,采用二次Sobel边缘检测限定导向滤波范围,提高导向滤波速度。最后在FPGA芯片上,设计图像灰度化和图像方差电路,完成大雾场景的区分。设计直方图统计、累加、均衡化和清零四个电路,完成局部直方图均衡化算法。设计暗通道求取、边缘检测、自定义除法和复原图像计算四个电路,实现了暗原色先验算法。对FPGA系统进行时序分析和约束并下板,在户外的重雾和轻雾两种大雾场景进行实时图像去雾测试,并通过串口将硬件实时去雾的若干帧图像数据传回至PC端,通过信息熵、平均梯度和方差进行图像质量评价。通过将硬件实时去雾后图像和原始图像进行质量对比分析,无论外界场景是重雾还是轻雾,均能有效的实时恢复出无雾图像,对于1280×720分辨率的图像,去雾后的方差大小能稳定提高10%以上,整个去雾算法时间已经达到纳秒级。实验结果表明,设计的实时图像去雾系统适用范围广,去雾效果较好,有一定的实用价值。