图像去雾技术从出现以来,成为了图像研究领域的一个热点。在不同雾天情况下,图像采集设备获取到的图像会有不同程度的退化,这对于正常的生活生产是不利的。因此,对雾天图像进行去雾处理具有很大的理论价值和现实意义。经过十多年的发展,图像去雾技术的研究已经取得了一些成果,但是还有很多地方需要改进和加强。DSP有着高速的并行处理能力,和不断提高的数据吞吐量,其重要之处越发显现。在数字图像处理方面,DSP有着广泛的应用。而本文研究的算法,是对大量像素点数据进行重复的操作,结合DSP在这方面的特性,将其和图像去雾处理结合起来。本文设计的系统,通过图像传感器采集到一幅雾天图像,然后对雾天图像数据进行处理,之后将其保存到SD卡中。本文的第一部分主要讲解了DSP雾天图像去雾系统设计的主要理论依据,给出了本文的章节安排。第二部分从大气散射模型入手,分析了环境光模型和散射光模型,这两个模型反应了雾天图像形成的内在原因。本文的研究的是图像增强的去雾方法,研究了用于对比度增强的直方图均衡化方式。对于直方图均衡化方式,研究了全局直方图均衡化方式和局部直方图均衡化的三种方式,对这三种方式进行matlab仿真。根据仿真的结果,提出了一种限制噪声的解决方式。文章的第三部分首先将DSP数字信号处理的特点和传统PC机处理的特点进行了对比,分析了用DSP完成图像处理的优势,选用5509A做为本系统的核心处理器件。接下来详细的讲解了DSP系统的总体设计框图,包括图像的采集端,系统的CPLD控制部分,DSP图像处理部分和SD卡的存储部分,详细的说明了各个模块的设计与实现。文章的第四部分以CCS3.3为软件的开发平台,开发语言为C语言。讲解了RGB到HSV空间的转换过程,对HSV空间的V分量进行处理。最后对小雾,中雾,大雾天气情况下的三幅图片分别进行了处理,对每一幅图像的直方图分布情况对比分析,验证改进算法的正确性。从变换前后图像的信息熵和运行的时间对程序运行的效果做了深入的分析,验证改进算法在时间上的不足。本论文设计的DSP图像去雾系统稳定性好,算法效率高,实现了稳定、灵活的雾天图像处理平台,基本达到了系统的设计要求。