在雾天条件下,由于场景的能见度低,成像设备通过捕获可见光得到的视频或图像会出现严重退化,例如对比度降低、颜色衰减等,使得户外计算机视觉应用系统无法正常工作,例如视频监控、森林火灾监控等。本文的主要目的是根据视频监控场景的特点,着重研究了单幅图像快速去雾算法,以便为图像处理及其它应用实时提供高质量的视频图像。本文在分析雾天大气散射模型的基础上,从图像增强和图像复原两个方面分别对视频监控图像去雾方法进行了深入研究。本文首先研究了雾天大气散射模型,仔细分析了具体的雾天成像过程。同时给出了图像去雾效果性能评价的主客观指标。其次,从雾天图像增强的角度出发,研究了直方图均衡化算法、同态滤波算法。同时结合两个算法的优缺点提出了结合对比度受限的局部直方图均衡化和同态滤波的单幅图像去雾算法。通过实验和分析,表明该算法在一定程度上提升了有雾图像的质量。再次,从暗通道先验统计规律出发,提出了基于灰度图像导向滤波的图像快速去雾方法。基于暗通道信息粗略估计传输图,然后利用输入有雾图像对应的灰度图像对传输图像进行导向滤波,并在此基础上恢复无雾图像。实验表明,相对于原暗通道去雾算法,改进算法大幅提高了算法效率,同时得到了较好的去雾结果。最后,为了将所提出算法应用于工程实际,采用C/C++语言实现了单幅图像去雾算法,利用C语言的高效性和一些算法提速手段了进一步提高算法效率。结果表明,该算法能达到监控场景实时要求,并且能得到令人满意的去雾结果。