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雾霾天气越来越严重,造成监控设备采集到的图像质量受到严重退化,大大降低了系统的实用性。现在视频透雾系统,一般采用光学透雾镜头或者电子透雾设备(多采用一体化机芯),但是其昂贵的价格使得系统成本较高。基于软件透雾技术视频透雾系统具有成本低、易升级、开发周期短等优点,但是现在市面上基于软件透雾技术相关产品很少,且采用传统的图像增强方法,应用场景比较单一,存在着自适应差的问题,因此设计一套低成本且能够自适应不同雾天环境的视频透雾系统是非常有意义的。本文在ARM平台上,采用普通CMOS摄像头加软件实现多尺度Retinex(Multi-Scale Retinex,MSR)算法的方式代替现有的高成本硬件去雾方案,从而达到降低视频透雾系统成本且MSR算法采用多个不同高斯尺度,具有良好的自适应性,能够适应不同雾天环境。本文所做的工作如下:1.仿真并比较了现有的常用图像增强算法在透雾应用方面的优缺点,综合考虑几种算法的透雾效果,自适应性和在ARM嵌入式平台上实现难度,提出了基于MSR算法视频透雾系统方案,系统自适应能力好,鲁棒性强。2.为了降低系统成本,本文在硬件设计上从多个方面进行设计。采用软件实现透雾算法取代电子透雾设备;为了实现产品成本可控,应用成熟的CMOS感光芯片和镜片,设计CMOS摄像头来代替光学透雾镜头;其他外围芯片在满足需求情况下,选择性价比最高的元器件。3.在硬件平台上,进行透雾系统软件设计。在透雾软件设计部分,针对MSR算法运行量大,耗时长的问题,设计了一套对MSR能够应用在不同平台上,具有普适性的优化方案,对MSR算法实现从五个方面的进行优化。JPEG预压缩阶段,采用ARM NEON图像加速技术,优化颜色色彩空间转换速度;在JPEG压缩阶段,采用快速DCT变换,加快DCT转换的速度。4.最后在硬件平台上完成系统测试。包括摄像头成像质量测试,图像JPEG压缩测试,室内监控测试和室外透雾效果测试。通过测试,本文设计基于软件透雾技术视频透雾系统,能够适应不同雾天环境。对雾天低速运动的目标,有较好的捕捉效果,能够适应较多场合的视频监控需求。