视频监控系统对内河航运及监管都有着极为重要的作用。然而,内河有雾天数达全年的60%,雾、霾等天气因素严重影响了CCTV系统的监控。因此,深入研究内河图像和视频的去雾算法对于推动内河航运的发展有着极为重要的意义。针对内河CCTV系统雾天采集图像清晰度较低的问题,本文从图像增强和图像复原两个角度出发,针对雾天图像的清晰化问题进行深入了研究。主要做了如下几个方面的工作：首先,回顾和介绍了内河雾天视频图像清晰化技术的研究背景及意义,并对视频图像去雾的国内外研究现状进行了分析和研究。提出了基于直方图多峰均值的天空亮度值提取算法。该算法首先对内河灰度图像的直方图进行平滑处理,并求得一定阈值内的直方图峰值点,并结合位平面分解法,求得天空亮度值并提取出天空区域。其次,提出了改进的分区域景深计算方法。该方法首先根据图像天空区域位置和最小景深值点将图像划分为四个区域,利用插值法分别求得每个区域中像素点的景深值。并根据大气散射模型,对内河雾天图像进行了去雾复原处理。再次,针对傍晚内河视频图像亮度较低的特点,介绍了基于Retinex的图像增强相关理论与算法,并实现将Retinex算法应用于内河的视频图像中,达到提高内河视频亮度的目的。最后,针对雾天图像复原的特殊性,提出了复原后图像的质量评价方法。算法从图像熵、可见边数目比、平均梯度比等方面对本文去雾后的图像进行了客观评价,并利用该算法对本文算法和目前流行的去雾算法结果进行评价、比较和分析。实验表明,本文提出的图像去雾算法能够针对内河图像天空区域大等特点,提高雾天图像的对比度,增强图像的细节,能有效恢复出清晰图像,验证了算法的有效性。