随着计算机视觉的广泛应用,视频监控系统在生活中日益普及。但在雾天等复杂场景条件下,室外场景能见度降低,基于CCD等设备的视频监控系统无法获取到清晰的图像,这给视频监控和信息提取造成了严重影响。因此,对雾天等复杂天气下图像的清晰化处理算法成为了当前学术界研究的热点。现有的雾天图像清晰化处理技术主要分为两大类：基于原始及改进型的图像增强类和基于物理模型的图像还原类。两类技术各有优缺点,总的来说,增强类算法实时性较好,但由于无法从本质上去雾,故而图像清晰化效果欠佳；还原类算法的处理效果较好,但算法复杂度高,实时性难以保证。另一方面,目前研究对于灰度图像的增强还原算法较多,而对视频监控系统中的彩色图像的清晰化处理关注较少。本文主要针对雾天彩色图像实时清晰化处理进行研究,分析并解决室外雾天彩色图像和视频清晰化的问题。本文首先综述性介绍目前国内外的研究发展现状,并深入研究了三种经典常用的算法,其中包括：Retinex算法及其改进、基于暗通道先验的去雾算法以及大气遮挡函数中值滤波去雾算法。在分析比较上述三种算法的基础上,提出新的算法,实现了雾天彩色图像的清晰化,并对其进行定性和定量的实验分析,对比算法优劣。本论文主要在两个方面进行了创新：·提出了一种基于全变差数字滤波器的实时图像去雾算法。将全变差数字滤波器模型引入雾天彩色图像清晰化领域。实验结果表明,该算法相对于其他算法而言,能够在还原图像清晰度的情况下充分保护图像的细节,并且具有好的实时性。·提出了一种基于颜色变换的实时图像去雾算法。将颜色变换模型引入到雾天彩色图像清晰化领域,使雾天图像具有与清晰图像的颜色信息,保证还原以后的图像颜色丰富、.逼真。将全变差数字滤波器与颜色变换相融合,提出新的实时图像去雾算法,在充分还原图像的前提下使得图像具有丰富逼真的颜色信息。实验结果表明,无论是自然场景下的图像还是人工合成雾天的图像,该算法都能够很好的对雾天图像进行清晰化处理。