雾和霾在我国出现的比较频繁且分布区域较广,这不仅影响室外景物的视觉呈现,而且会引起户外拍摄图像的降质,使得图像信息部分或者大量丢失。因此,有必要寻找更为有效的图像去雾技术,来减少或者消除图像中雾气的影响,提高图像的质量。本文基于颜色衰减先验的图像去雾算法,提出了一种改进的颜色衰减先验去雾算法并在FPGA上对该算法进行实现和验证。本文主要研究内容和结论如下:首先通过分析图像降质的原因,引出了可用于还原降质图像信息的大气物理模型;其次结合暗通道先验的图像去雾算法和颜色衰减先验的图像去雾算法的优缺点,提出了一种改进的算法,该算法对场景深度的模型进行了改进;最后利用本文算法和其他算法对雾化图像进行处理,通过主观和客观对比表明,本文算法对图像去雾的效果更好。利用FPGA对本文算法进行实现与验证。硬件设计主要包括透射率值的计算模块和大气光值A的估计模块。在透射率值的计算模块中,通过改进的景深模型进行相应浮点运算求得景深,然后调用指数IP核获得透射率;在大气光值A的估计模块中,首先通过所设计的最大值比较模块可以快速得到暗通道数据中的最大值,其次通过查找表的方法找到该最大值在原图像R、G、B通道中的对应位置,并获得该位置上所对应的像素值,最后通过最大值比较模块的计算,得到A的值。在Quartus II环境中对系统进行编译和综合,并在开发板DE2-115上进行板级验证。结果表明,FPGA上系统板级验证的输出结果与Modelsim中仿真的结果一致,并且算法在FPGA上的运行速度提高到了毫秒级,表明了硬件设计的正确性且达到了实时性的要求。