近年来,视频监控系统的使用越来越广泛,人们对其所采集的画面的要求也越来越高。然而,由于雾的存在,往往会导致视频监控系统所捕获的画面清晰度降低、图像内容模糊不清而且颜色整体偏向灰白色,不能如实反映现场的情况,在很大程度上限制和影响了图像在视频监控中的应用,因此,对有雾图像和视频进行去雾处理变得格外重要。首先,本文研究并对比了经典的图像去雾算法,分别对基于图像增强的直方图均衡化算法、同态滤波算法、Retinex算法和基于图像复原的暗通道先验算法进行仿真对比,总结算法的优缺点。其次,本文选取去雾视觉效果最为自然的暗通道先验算法进行改进。针对暗通道先验算法采用软抠图优化透射率图的时间和空间复杂度极高和采用导向滤波优化透射率图去雾不彻底的问题,本文采用巴特沃兹低通滤波进行透射率图的优化,在提高算法执行速度的同时取得较好的处理效果;对于暗通道先验算法处理图像后图像亮度偏暗问题,本文采用非线性叠加来实现图像亮度补偿;对于暗通道先验算法采用最小值滤波求取暗通道图和透射率图时出现的“halo”效应,本文采用形态学腐蚀来弱化“halo”效应,使去雾后图像边界处更自然。然后通过MATLAB仿真,从信息熵、平均梯度、边缘强度、方差及算法耗时等方面进行算法改进前后的对比,数据证明本文的改进算法各方面指标都较原始算法好。最后,本文在VS2010平台上设计了可应用于智能消防系统的视频处理系统。结合Aforge.Net框架和Open CV设计可视化界面及系统功能,可以实现视频录制、视频去雾及视频播放等功能。