在户外视频监控系统中,一旦遇到雾天的情况,监控系统拍摄到的图像的质量很容易受到影响。图像在雾天下颜色发生衰减,对比度下降,丢失大量细节信息,严重影响了基于图像处理技术进行监控的视频监控系统的性能。现阶段,尽管图像去雾的研究取得了不错的进展,但目前还不能应用到实际中去。基于单幅图像进行去雾的暗原色先验去雾算法能取得较好的去雾结果,但算法耗时过多,不能应用到实际的视频监控系统中。本文旨在通过对雾化图像退化成因和特性的研究,通过暗原色先验去雾算法的原理对其去雾效果和时间复杂度进行改进,力求在避免由于使用软抠图算法带来的过高时间复杂度的同时,使改进的去雾算法达到与原暗原色先验去雾算法相似或更佳的去雾效果,同时能大为减少原算法的时间复杂度,达到实时效果并能应用到实际中。本文的创新点主要有以下几点:(1)改善原暗原色先验去雾算法在景物边缘的去雾效果。原算法在估算透射率图时由于假设透射率在局部恒定,导致景物边缘像素的透射率容易被估算错误,而软抠图算法能有效改善去雾图像的块效应,但无法准确地对景物边缘像素的透射率值重新修正。本文基于邻域相似性,对暗原色图中的景物边缘的暗原色值进行重新计算,仅对景物边缘像素透射率值进行修正,改善了景物边缘的去雾效果;(2)利用导向滤波代替原暗原色先验去雾算法中时间复杂度较高的软抠图步骤,消除了去雾图像中的块效应的同时保持了较低的时间复杂度;(3)简化了透射率计算公式。通过对大气光估算值分析,发现多数情况下大气光值的RGB三通道值相近,利用大气光三通道平均值代替大气光值,简化了透射率计算公式,减少了一次暗原色值计算的时间复杂度;(4)对透射率计算公式进行修改,通过添加常数项的简单方法有效提升去雾图像的明亮度。实验证明,本文提出的改进的暗原色先验去雾算法能达到与原算法一致或更佳的去雾效果,且时间复杂度大为降低,能实时地运用到视频监控系统中,具有更大的应用价值。