图像去雾技术研究毕业设计
基于超像素分割的图像去雾技术研究
基于超像素分割的图像去雾技术研究一、引言雾天对于许多场景来说是一大噩梦，它会让飞行员看不清路、让司机无法看清前方的交通信号和车辆，还会让安保人员和监控摄像头难以识别人脸和车牌号码等。
因此，研究图像去雾技术对于各行业来说都是非常重要的。
基于超像素分割的图像去雾技术是一种目前比较流行的方法，它可以帮助我们快速、准确地去除图像中的雾气。
这种技术的原理是将图像分成一系列超像素，然后通过对每个超像素的颜色和亮度进行分析，去除雾气对图像造成的影响。
本文将详细介绍这种技术的原理和应用。
二、基于超像素分割的图像去雾技术原理基于超像素分割的图像去雾技术的核心原理是对图像进行超像素分割，然后对每个超像素计算它的颜色、亮度和透射率等信息，将这些信息组合起来，得到去雾后的图像。
1、超像素分割超像素是一种类似于像素的单位，但与传统的像素不同，超像素通常包含多个像素点，并且它们在空间上是相邻的、颜色相似的。
在图像去雾过程中，超像素可以使得去雾后的图像更加平滑，同时也可以加快计算速度。
超像素分割是将一张图像分割成多个超像素的过程。
这个过程中，我们先将整个图像与一个固定大小的滑动窗口进行比较，找到颜色和亮度相似的部分，然后将它们归类到同一个超像素中。
这个过程可以用形态学运算和聚类算法实现。
2、颜色和亮度信息的计算在对图像进行超像素分割之后，我们需要对每个超像素的颜色和亮度等信息进行计算。
在雾天环境中，雾气会让物体变得模糊、色彩变暗，因此我们需要通过一些补偿方法来还原出原本的颜色和亮度。
对于颜色信息，常用的方法是通过颜色恢复算法，如Retinex算法、白平衡算法等；对于亮度信息，可以通过图像增强技术、gamma校正等方法来进行处理。
3、透射率估计在超像素分割和颜色亮度信息计算完成之后，我们需要进一步估计图像中不同区域的透射率，以便去除雾气对图像造成的影响。
透射率是一个介于0和1之间的值，它表示了光线在通过雾气时所遭遇的屈折和散射效应的影响。
图像去雾算法及其应用研究
摘要
有雾天气条件下获取的图像对比度低、图像内容模糊不清而且颜色整体偏 向灰白色，图像去雾的目的就是恢复有雾图像的对比度和真实色彩，重现在理 想天气条件下拍摄的清晰图像。鉴于图像处理和计算机视觉中有关图像理解、 目标识别、目标跟踪、智能导航等领域的很多算法都是假设输入的图像或视频 是在理想天气条件下拍摄的，因此有雾图像清晰化就显得格外重要，是目前人 们研究的热点问题之一，近年来在国际顶级期刊和会议上不断有新的算法被提 出来。 本文深入分析了有雾天气条件下图像成像的物理过程，回顾了有雾天气条 件下基于大气散射物理模型的图像退化模型和一些常规图像增强算法，多幅图 像去雾算法以及单幅图像去雾算法。在充分研究最近十几年有关图像去雾算法 的基础上，提出了在贝叶斯框架下利用稀疏先验来实现单幅图像去雾。 对于输入的一幅有雾图像，会存在一幅清新图像与之相对应，我们就是要 求清新图像在有雾图像已知情况下出现的概率最大，为此利用图像的统计模型 建立了贝叶斯框架。该框架下每个概率项都有其具体的含义。对于清晰自然图 像，其图像统计具有尖峰长尾特征，稀疏先验能够很好的刻画这种性质，图像 中的噪声可以认为是高斯白噪声，场景深度可以认为是局部平滑的。为了求解 该贝叶斯框架，我们利用 MAP(Maximum A Posteriori Probability)，使用交 替优化方法和 IRLS(Iterative Reweighted Least Square)算法来求解优化问 题。 为了进一步说明本文算法的有效性，本文和最近在国际顶级会议上发表的 三种算法做了对比实验，并分析了各种方法的优点和不足之处。通过对比分析， 本文算法的有效性得到进一步证实。 关键词：图像去雾，图像复原，稀疏先验
遥感影像去雾技术的研究与应用
遥感影像去雾技术的研究与应用在当今的科技时代，遥感技术已成为获取地球表面信息的重要手段。
然而，在实际应用中，雾的存在常常会影响遥感影像的质量，使得影像变得模糊不清，从而降低了其在诸多领域的应用价值。
因此，遥感影像去雾技术的研究具有极其重要的意义。
遥感影像去雾技术旨在通过各种方法和手段，消除雾气对影像造成的干扰，恢复影像的清晰度和对比度，以便更准确地提取和分析其中的有用信息。
这一技术的研究涉及到多个学科领域，如光学、图像处理、计算机视觉等。
要理解遥感影像去雾技术，首先需要了解雾是如何影响遥感影像的。
雾会使光线发生散射和吸收，导致影像中的物体变得模糊，颜色变淡，细节丢失。
此外，雾气还会造成影像的对比度降低，使得不同物体之间的边界变得模糊，难以区分。
为了去除雾气的影响，研究人员提出了多种去雾方法。
其中，基于物理模型的方法是较为常见的一种。
这种方法基于对雾形成的物理过程的理解，通过建立数学模型来恢复无雾的影像。
例如，暗通道先验算法就是一种基于物理模型的去雾方法。
该算法利用了在无雾图像中，某些局部区域的像素在至少一个颜色通道中存在很低的值这一先验知识，通过计算这些暗通道的值来估算雾气的浓度，进而实现去雾。
除了基于物理模型的方法，还有基于图像增强的去雾方法。
这类方法不直接考虑雾的形成物理过程，而是通过对图像的对比度、亮度等进行调整来达到去雾的效果。
例如，直方图均衡化就是一种常见的图像增强方法。
它通过调整图像的灰度分布，使得图像的灰度范围更广，从而增强对比度。
然而，这种方法可能会导致图像的过度增强或失真。
在遥感影像去雾技术的应用方面，其在农业、林业、环境保护、城市规划等众多领域都发挥着重要作用。
在农业领域，清晰的遥感影像对于监测农作物的生长状况、病虫害的发生以及评估土地的利用情况至关重要。
去雾后的影像能够更准确地反映农作物的颜色、纹理和形态特征，有助于农业专家及时发现问题并采取相应的措施，提高农作物的产量和质量。
基于同态滤波的图像去雾方法本科毕业论文
本科毕业设计（论文）题目：基于同态滤波的图像去雾方法基于同态滤波的图像去雾方法摘要在雾霭等天气条件下获得的图像，模糊不清、颜色失真，影响视觉效果。
因此有必要对图像进行去雾研究。
图像去雾是通过一定的手段去除图像中雾的干扰，达到快速有效的去雾和清晰度恢复的作用，从而得到高质量的图像。
图像去雾的方法众多，同态滤波是一种在频域中进行的图像对比度增强和压缩图像亮度围的特殊滤波方法。
这种方法能减少低频并增加高频，即尽量保留低频中的灰度级（保存图像原貌），又锐化细节，从而达到去雾的效果。
本文把基于同态滤波的去雾算法，与全局均衡化的图像去雾算法等方法进行对比，借鉴其他算法的优点，优化同态滤波算法，使图像去雾效果更加理想。
实验结果表明，同态滤波能较好的锐化细节，同时保持原图概况。
若要使图片达到更好的清晰度，需结合多种算法，叠加运行。
关键词：图像去雾；图像增强；同态滤波；直方图均衡化Image defog method based on the method of image filterinAbstractThe image obtained in bad weather conditions such as fog, blur, color distortion, visual effects.Therefore, it is necessary to study images defogging.Images defogging is through a certain means of removing fog interference and achieve rapid recovery of fog and clarity of role, resulting in high quality images. Homomorphic filtering is an image in the frequency domain of contrast enhancement and special filtering method of image brightness range, homomorphic filtering can reduce the frequency and increase the frequency, that is, try to keep the low frequencyof gray levels (save the original image) and sharpen details, so as to achieve the effect of fog.This fog based on homomorphic filtering method, and global equalization algorithm for images defogging method compares the advantages of other algorithms, optimizing the homomorphic filter algorithm, making the image to fog effect is more ideal. Experimental results show that the homomorphic filtering can be used to sharpen detail, while keeping the original profile. To make the image better definition, should be combined with a variety of algorithms, stacking operation.Key words: image, image enhancement, image enhancement, image enhancement, image enhancement, histogram equalization.目录1引言11.1课题研究的背景和意义.................... 错误!未定义书签。
图像去雾前期报告
河北工业大学本科毕业设计（论文）前期报告毕业设计（论文）题目：图像去雾算法的研究专业：自动化专业学生信息：指导教师信息：教师号姓名职称报告提交日期：1.文献综述雾是一种常见的自然现象，它会使大气的能见度降低，景物图像发生退化，在雾天拍摄的图像内容模糊，对比度下降，这将会严重影响户外图像采集与处理，使工作无法正常进行。
因此，对这种自然现象引起的图像质量下降展开图像信号处理与研究具有普遍意义。
另一方面，由于计算机技术的迅猛发展，计算机技术的运算速度越来越快，图像处理系统的价格日益下降，随着计算机视觉与图像处理技术的快速发展，户外视觉系统的研究与应用也在飞速增长。
从而图像处理技术得以广泛用于科学和工程领域，为了保证视觉系统全天候正常工作，就必须使系统适应各种天气状况，而雾天图像对比度和颜色的会发生退化，导致这些系统无法正常工作。
因此，研究如何对尘雾等恶劣天气下获得退化图像进行有效的处理，对大气退化图像的复原，和景物细节信息的增强有着非常重要的现实意义，本论文展开了雾天天气下的景物清晰化技术的讨论，雾天图像的清晰化技术有可能对其他恶劣天气下的图像清晰化技术起到促进作用，此方面技术的研究有着很大的前景，图像处理科学与技术逐步向其他领域渗透是必然的。
2.课题研究的发展状况本课题主要研究图像去雾的算法，目前，各个文献提出的图像去雾处理的方法有很多，一般分为以下几种：第一类是常规图像增强算法，图像增强分为图像颜色增强和图像对比度增强，图像颜色增强主要通过颜色恒常算法和色调映射算法，例如，图像亮度曲线调节，图像亮度线性拉伸，直方图均衡化，伽马算法。
图像增强算法主要有频率域图像锐化算法，基于掩膜的图像锐化算法等。
这类算法没有考虑雾天大气对图像的影响。
第二类是基于大气退化物理模型的方法，这种方法需要获得额外信息，例如有的方法需要利用专用的已经标定的雷达装置获得深度信息，然后利用图像数据和深度信息来求物理模型的参数，然后把参数带入退化模型，才能求出估计图像。
图像去雾算法及其应用研究
图像去雾算法及其应用探究摘要：随着科技的飞速进步，图像处理技术也日益成熟。
图像去雾算法作为其中一项重要的探究内容，可以有效消除图像中的大气雾霾和模糊。
本文通过对图像去雾算法的原理及应用进行探究，总结了当前主流的几种图像去雾算法，并分析了其适用范围和应用前景。
一、引言大气雾霾是指由于大气中粉尘、液滴和气态颗粒等悬浮物质对光的散射和吸纳作用所引起的能见度降低的现象。
在平时生活和实际应用中，大气雾霾会导致图像质量下降，从而影响人们对图像内容的识别和理解。
因此，图像去雾技术的探究和应用具有重要的意义。
二、图像去雾算法的原理图像去雾算法的原理主要是基于图像恢复和能见度预估两个方面。
图像恢复是指通过对图像进行处理，消除雾霾、提高图像的明晰度和对比度。
能见度预估主要是依据大气传输模型和雾霾图像特征，预估出雾霾的密度以及图像的深度信息，从而恢复原始图像。
三、主流图像去雾算法及其适用范围1. 单帧图像去雾算法单帧图像去雾算法是指通过对单张雾霾图像进行处理，消除雾霾并恢复原始图像的算法。
其中最常使用的算法有暗通道先验算法和颜色修复算法。
暗通道先验算法是基于图像的颜色信息来进行雾霾去除的算法。
通过寻找图像中的暗通道，预估出雾霾的密度，从而消除雾霾。
这种方法适用于雾霾较弱的状况，但对于雾霾较深厚的图像效果不佳。
颜色修复算法是通过对图像颜色的修复来消除雾霾。
该算法依据图像颜色失真的特点，恢复图像中受到雾霾影响的颜色，从而消除雾霾。
2. 基于多帧图像的去雾算法基于多帧图像的去雾算法是指通过对多张雾霾图像进行处理，借助图像之间的信息差异来消除雾霾。
其中最常使用的算法有暗通道先验算法和多帧融合算法。
暗通道先验算法在多帧图像去雾中同样适用，通过多帧之间的暗通道信息差异来预估出雾霾的密度和图像的深度信息。
多帧融合算法则是通过对多张雾霾图像进行融合，将不同图像中的雾霾进行消除。
这种算法适用于复杂雾霾状况下的图像去雾，但对于计算量要求较高。
基于直方图均衡化和Retinex的图像去雾算法研究
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遥感技术中的高分辨率图像去云与去雾技术研究
遥感技术中的高分辨率图像去云与去雾技术研究第一章引言遥感技术是一种通过无需接触被测目标，利用能传播在空间中的电磁波进行观测、获取和记录地球和其他天体物体信息的技术。
遥感图像是遥感数据处理和分析的基础，然而，由于云和雾的存在，高分辨率遥感图像中的目标信息常常被掩盖或模糊化。
因此，高分辨率图像去云与去雾技术的研究具有重要的实际意义。
第二章高分辨率图像去云技术研究2.1 云检测与分割云检测与分割是高分辨率图像去云的第一步，通过对图像中的云区域进行检测和划分，可以准确提取出其他地物信息。
传统的云检测方法包括阈值分割、谱特征分析和纹理特征提取等，而基于深度学习的方法（如卷积神经网络）在云检测方面表现出更好的效果。
2.2 云补偿与填充云补偿与填充是针对云区域的处理方法，旨在通过利用周围无云区域的信息来还原云掩盖的地物信息。
常用的云补偿与填充方法包括基于像素相似性的插值方法和基于图像分解的方法，如小波变换和低秩矩阵重建等。
2.3 云去除与恢复云去除与恢复是通过对云区域进行处理，从而使图像中的地物信息更加清晰和真实。
常用的云去除与恢复方法包括传统的多时相合成方法和基于机器学习的方法，如随机森林和支持向量机等。
2.4 云降噪与增强云降噪与增强是为了减少云区域中的噪声，并增强云区域的边缘和纹理等细节信息。
常见的云降噪与增强方法包括基于滤波的方法和基于边缘保留的方法，如双边滤波和非局部均值滤波等。
第三章高分辨率图像去雾技术研究3.1 雾图像恢复模型雾图像恢复模型是去雾技术的关键，其主要目标是从有雾图像中还原出真实的无雾图像。
常见的雾图像恢复模型包括传统的暗通道先验模型和最小二乘模型，以及基于深度学习的模型，如卷积神经网络和生成对抗网络等。
3.2 雾图像去噪与增强雾图像经常伴随着噪声和细节丢失的问题，因此，去噪与增强是雾图像处理中必不可少的步骤。
传统的去噪与增强方法包括基于小波变换和图像分析的方法，而基于深度学习的方法则能够进行更精确的去噪与增强。
结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究
结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究摘要：近年来，图像去雾技术在计算机视觉领域受到了广泛关注。
针对单幅图像去雾问题，本文提出了一种结合直方图均衡化和暗通道先验的图像去雾算法。
该算法通过对图像进行直方图均衡化处理，提高图像的对比度和亮度。
同时，利用暗通道先验原理，对图像中的雾霾信息进行估计和剔除。
实验证明，本文提出的算法不仅能够有效去除图像中的雾霾，还能够保持图像的细节和色彩信息。
1. 研究背景随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，图像去雾技术成为了重要的研究方向。
在很多应用领域，如无人驾驶、监控系统等，清晰的图像对于实时处理和决策都至关重要。
传统的图像去雾算法主要利用了深度信息或者图像亮度信息来进行去雾处理，但是这些算法在实际应用中存在一些问题，如对雾霾密度和光照条件的依赖性较强等。
2. 直方图均衡化的原理直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，主要通过调整图像的亮度分布，提高图像的对比度和视觉效果。
对于去雾问题，直方图均衡化可以帮助提高图像的亮度，减少雾霾对于图像的干扰。
因此，在本文的算法中将直方图均衡化应用到图像去雾过程中。
3. 暗通道先验的原理暗通道先验是一种通过图像中的暗通道信息来估计雾霾密度的方法。
通过观察图像中暗区域的像素值，可以得到一个关于雾霾程度的估计。
暗通道先验的原理是，自然界中，大部分的室外场景都存在较暗的像素，即使在有雾的情况下，这些暗像素也具有较小的值。
因此，通过计算图像中每个像素点在RGB三个通道的最小值，可以得到一个描述雾霾密度的暗通道图像。
在本文的算法中，利用暗通道先验原理估计图像中的雾霾信息。
4. 结合直方图均衡化和暗通道先验的图像去雾算法本文的算法主要包含图像预处理和去雾处理两个步骤。
首先，对输入图像进行直方图均衡化处理，提高图像的亮度和对比度。
然后，利用暗通道先验原理估计图像中的雾霾信息。
具体步骤如下：步骤1: 对输入图像进行直方图均衡化处理。
基于神经网络的图像去雾算法研究
基于神经网络的图像去雾算法研究一、研究背景在雾霾天气的背景下，如何从图像中去除雾霾是一个常见的问题。
不过，去除雾霾并不是简单的颜色滤镜或者对比度调节。
到目前为止，基于神经网络的图像去雾算法被认为是最为灵活而有效的解决方案。
基于神经网络的算法可以识别图像内容，以此作为去除雾霾的指导。
这种算法可以减少人工干预，从而减少处理时间和提高算法的准确性。
二、去雾算法原理1. 图像去雾算法是基于多个模型的集成实现。
集成模型包括神经网络模型、卷积神经网络模型和深度比特网络模型等。
2. 神经网络模型是一种人工神经网络，它可以学习和适应数据集中不同场景的变化。
这种模型还可以逐步减少深度图像中的雾霾，并且可以提高图像的亮度和对比度。
神经网络模型具有很高的灵活性，这意味着它可以对各种不同的场景进行归纳。
3. 卷积神经网络模型是通过卷积操作来识别和提取图像的特征。
通过卷积层和池化层的组合，可以有效地实现特征提取和降维。
这种模型可以直接从输入图像中提取局部特征，然后根据上下文信息对这些特征进行调整。
4. 深度比特网络模型是一种用于图像表示学习的方法。
深度比特网络模型可以将图像映射到低维表示空间中，并实现去除雾霾等任务。
这种模型通过对图像数据的特征进行非线性变换，在保留图像信息的同时降低噪声和雾霾的影响，从而提高图像质量。
三、神经网络在去雾算法中的应用1. 图像去雾算法中的神经网络被广泛应用。
神经网络可以自动学习各种场景下的特征，并以此为依据去除图像中的雾霾。
这使得算法具有适应性和灵活性，而不需要对特定的场景和颜色进行硬编码。
2. 神经网络可以处理大量训练数据，从而逐步减少深度图像中的雾霾。
此外，神经网络还可以提高图像的对比度和亮度，使得图像更加清晰明亮。
这种方法被证明比传统的颜色滤镜或对比度调节方法更为有效。
3. 通过调整神经网络的参数，可以改变算法的输出。
在目标图像中，可以改变神经网络中的策略，进而改变去除雾霾的程度。
这意味着用户可以根据需要自由地调整去雾算法的输出。
(完整word版)数字图像处理课设
(完整word版)数字图像处理课设专业综合实验报告—-—-数字图像处理专业: 电子信息工程班级：学生姓名：学号：指导教师:年月日设计题目：图像去雾处理一、设计目的由于大气的散射作用，照相机接收到景物反射过来的光线经过了衰减.雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。
鉴于图像处理和计算机视觉中有关图像理解、目标识别、目标跟踪、智能导航等领域的很多算法都是假设输入的图像或视频是在理想天气条件下拍摄的，因此有雾图像清晰化就显得格外重要，是目前人们研究的热点问题之一,但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境,使得最终获取的图像往往无法使用。
有雾天气条件下获取的图像对比度低、图像内容模糊不清而且颜色整体偏向灰白色,图像去雾的目的就是恢复有雾图像的对比度和真实色彩，重现在理想天气条件下拍摄的清晰图像。
二、设计内容和要求1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素,设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像;三、设计思路由于图像中存在噪声等干扰，使得图像模糊不清。
可以采用图像增强的方法对原图像处理,使图像变得清晰.而直方图均衡化是一种常用的图像增强的方法。
图像模糊，其图像的像素分布不均匀,采用直方图均衡化的方法使其图像像素分布均匀，从而达到均衡像素分布增强图像的目的。
设计方案在晴朗的天气条件下，洁净的空气一般是由氦气、氧气等气体分子、水蒸汽、微量的固体悬浮颗粒物等成分构成。
在这种大气条件下，从物体表面反射的光线在到达成像设备的过程中,基本不会受大气中各种成分的影响发生散射、吸收、发射等现象，而是直接到达成像设备。
相对在有雾天气条件下获得的图像,在这种理想天气条件获得的图像,我们称之为清晰无雾图像。
而在有雾天气条件下获得的图像模糊不清，图像对比度下降，图像的颜色发生漂移，偏向灰白色。
基于同态滤波的图像去雾方法本科00950329
基于同态滤波的图像去雾方法本科00950329本科毕业设计（论文）题目：基于同态滤波的图像去雾方法I基于同态滤波的图像去雾方法摘要在雾霭等天气条件下获得的图像，模糊不清、颜色失真，影响视觉效果。
因此有必要对图像进行去雾研究。
图像去雾是通过一定的手段去除图像中雾的干扰，达到快速有效的去雾和清晰度恢复的作用，从而得到高质量的图像。
图像去雾的方法众多，同态滤波是一种在频域中进行的图像对比度增强和压缩图像亮度范围的特殊滤波方法。
这种方法能减少低频并增加高频，即尽量保留低频中的灰度级（保存图像原貌），又锐化细节，从而达到去雾的效果。
本文把基于同态滤波的去雾算法，与全局均衡化的图像去雾算法等方法进行对比，借鉴其他算法的优点，优化同态滤波算法，使图像去雾效果更加理想。
实验结果表明，同态滤波能较好的锐化细节，同时保持原图概况。
若要使图片达到更好的清晰度，需结合多种算法，叠加运行。
关键词：图像去雾；图像增强；同态滤波；直方图均衡化I IImage defog method based on themethod of image filterin AbstractThe image obtained in bad weather conditions such as fog, blur, color distortion, visual effects.Therefore, it is necessary to study images defogging.Images defogging is through a certain means of removing fog interference and achieve rapid recovery of fog and clarity of role, resulting in high quality images.Homomorphic filtering is an image in the frequency domain of contrast enhancement and special filtering method of image brightness range, homomorphic filtering can reduce the frequency and increase the frequency, that is, try to keep the low frequency of gray levels (save the original image) and sharpen details, so as to achieve the effect of fog.This fog based on homomorphic filtering method, and global equalization algorithm for images defogging method compares the advantages of other algorithms, optimizing the homomorphic filter algorithm, making the image to fog effect is more ideal. Experimental results show that the homomorphic filtering can be used to sharpen detail, while keeping the original profile. To make the image better definition, should be combined with a variety of algorithms, stacking operation.I I IKey words: image, image enhancement, image enhancement, image enhancement, image enhancement, histogram equalization.目录1 引言 (1)1.1 课题研究的背景和意义 (1)1.2 图像去雾的研究历史和发展现状 (2)1.3 本文主要研究内容和结构安排 (3)1.3.1 本文主要研究内容 (3)1.3.2 本文结构安排 (3)2 图像去雾概述 (5)2.1 图像去雾的概念 (5)2.2 图像去雾的分类 (5)2.2.1 基于物理模型的方法 (6)2.2.2 基于非物理模型的方法 (8)2.3 图像去雾的应用 (12)3 基于同态滤波的图像去雾方法 (13)3.1 同态滤波概念与定义 (13)3.2 同态滤波的原理 (13)I V3.3 同态滤波的操作的基本流程 (13)4 实验结果 (18)4.1 灰度版 (18)4.2 彩色版 (20)4.3 实验结果分析与评价 (22)5 评价与改进 (24)5.1直方图 (24)5.2暗通道 (26)5.3改进 (29)5.3.1红外处理 (29)5.3.2 红外与同态滤波结合优化 (29)5.3.3实验结果图 (30)结论 (31)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (37)外文资料翻译及原文 (48)V1 引言图像去雾是图像处理中一个不可缺少的环节，在遥感、航拍、水下图像分析、户外视频、日常照片、处理等诸多方面有着广泛应用。
图像去雾技术的研究与应用
图像去雾技术的研究与应用随着现代图像处理技术的不断发展，图像去雾技术也逐渐成为了一个火热的研究领域。
图像去雾技术的主要目的是消除图像中的雾霾，使得图像更加清晰明朗。
这可以为诸如地图、无人机飞行等领域提供更为精确的数据支持。
而去雾技术的应用也已经从早期的图像修复逐渐拓展到了城市监测、自动驾驶、机器人视觉等领域。
本文从原理、方法、应用等方面展开讨论，详细介绍了图像去雾技术的研究与应用进展。
一、去雾原理在进行图像去雾之前，需要了解一些基本原理。
图像中的雾是由于光的散射和反射而产生的。
当光线穿过地面、水面等透明或半透明的介质时，其波长会发生微弱的散射，导致图像变得模糊不清。
而经过处理后的图像，主要是减少图像中的散射光线，提高图像的对比度和清晰度。
二、去雾方法目前，图像去雾还没有一个标准的处理方法，各家研究机构和学者在此领域进行了许多的探索和实践。
以下介绍一些比较常见的去雾方法。
1.暗通道先验去雾法暗通道先验去雾算法是比较常见的一种方法，它要求图像中至少有一个通道的强度值在非雾部分为0，这个通道被称为暗通道。
该算法通过暗通道的一些特性和先验知识来减少图像中的散射影响，从而实现去雾。
优点是去雾效果比较好，但是会导致图像变暗。
2. 基于物理模型、多尺度分析的去雾方法基于物理模型、多尺度分析的去雾方法是比较新的一种方法。
它主要通过多尺度分析获取雾的密度和图像清晰度的之间的关系，然后采用物理模型进行计算，得出清晰的图像。
该方法在消除雾霾效果上，比较逼近于人眼看到的物体。
3. 其他方法还有一些其他的去雾方法，例如去雾滤波、全局对比度增强算法、快速无参考图像质量评价算法等。
这些算法都有其独特之处，可以根据实际需求来选择不同的处理方法。
三、应用领域图像去雾技术的应用领域非常广泛。
以下是一些具体的例子：1.城市监测和控制：在城市中，由于道路交通、工厂排放等原因，会产生大量的雾霾。
利用去雾技术，可以在监测设备的拍摄下，即时地评估环境质量，从而进行污染物的监测和控制。
基于卷积神经网络的图像去雾算法研究
基于卷积神经网络的图像去雾算法研究近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理成为了一个热门的研究领域。
其中之一的问题是图像去雾，即去除由于大气散射引起的图像模糊和降低对比度的问题。
为了解决这个问题，研究人员提出了许多算法。
本文将重点研究基于卷积神经网络的图像去雾算法。
卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于图像处理领域的深度学习算法。
它通过多层的卷积和池化操作，有效地提取图像的特征。
在图像去雾任务中，CNN可以学习到大气散射的特征，并且通过去除这些特征来还原清晰的图像。
首先，我们需要收集一组带有雾霾的图像以及对应的清晰图像作为训练数据集。
这些图像可以通过真实场景的拍摄或者从互联网上的图像库中获取。
接下来，我们需要对这些图像进行预处理，包括调整大小、裁剪、增加噪声等操作，以增加模型的鲁棒性。
然后，我们可以设计一个基于CNN的图像去雾模型。
这个模型可以由多个卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层用于提取图像的空间特征，池化层用于减小特征图的尺寸，全连接层用于将特征转化为输出结果。
此外，我们可以使用一些激活函数（例如ReLU）来增加模型的非线性能力。
在训练过程中，我们需要使用带有雾霾的图像作为输入，清晰的图像作为目标输出。
通过比较模型输出和目标输出的差异，我们可以计算出损失函数，并使用反向传播算法来更新模型参数。
为了提高模型的泛化能力，可以使用数据增强技术，如旋转、缩放和翻转等。
此外，还可以使用一些正则化技术，如Dropout和L2正则化，来防止过拟合。
当模型训练完成后，我们可以使用它来对新的图像进行去雾处理。
具体来说，我们将待处理的图像输入到模型中，并获得相应的输出。
这个输出将是去除雾霾后的图像。
通过对比输入和输出图像，我们可以评估模型的去雾效果。
为了进一步提高去雾效果，我们可以考虑引入一些先验知识。
例如，我们可以利用大气散射的物理模型来指导图像去雾过程。
这可以通过将物理约束添加到模型的损失函数中来实现。
图像去雾算法研究
图像去雾算法研究近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的迅速发展，图像去雾算法逐渐成为研究的热点。
图像去雾是指通过对雾霾图像进行处理，提取出原始图像中被雾霾遮挡的细节和信息，从而还原出更清晰、更真实的图像。
图像去雾算法的研究主要包括传统方法和深度学习方法两个方向。
传统方法主要基于物理模型，通过对图像中的雾霾进行建模，再根据雾霾的特性进行去除。
典型的传统方法包括暗通道先验算法和雾图估计算法。
暗通道先验算法基于一个观察：在绝大多数户外自然图像中，至少存在一个像素点它的R、G和B三个通道中的最小值近似为零。
该算法通过检测暗通道来估计图像中的雾浓度，进而去除雾霾。
雾图估计算法则通过对图像中的雾霾进行建模和估计，然后根据估计结果进行去雾处理。
然而，传统方法在处理复杂场景、大范围雾化以及雾霾密度不均匀的图像时存在一定的局限性。
为了克服这些问题，深度学习方法应运而生。
深度学习方法通过训练神经网络，从大量的数据中学习图像去雾的模式和特征，达到更好的去雾效果。
典型的深度学习方法包括基于卷积神经网络（CNN）的去雾算法和生成对抗网络（GAN）的去雾算法。
基于CNN的去雾算法通过训练一个深度卷积神经网络，从输入的雾霾图像中提取特征，然后生成去雾图像。
该算法能够在一定程度上恢复出原始图像中的细节和颜色信息。
而基于GAN 的去雾算法则通过将生成器网络和判别器网络相互对抗的方式，不断优化生成的去雾图像，使其尽可能接近真实图像，从而达到更好的去雾效果。
综上所述，图像去雾算法的研究在提高图像质量、改善视觉感受等方面具有重要意义。
未来，随着深度学习技术的不断发展和优化，图像去雾算法有望在各个领域得到更广泛的应用，为我们提供更清晰、更真实的视觉体验。
图像去雾技术研究毕业设计[管理资料]
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诚信声明本人声明：1、本人所呈交的毕业设计是在老师指导下进行的研究工作及取得的研究成果；2、据查证，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，毕业设计中不包含其他人已经公开发表过的研究成果，也不包含为获得其他教育机构的学位而使用过的材料；3、我承诺，本人提交的毕业设计中的所有内容均真实、可信。
作者签名：日期：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1. 1 图像去雾技术分类 (2)基于图像处理的雾天图像增强 (3)基于物理模型的雾天图像复原 (5)常见的去雾方法 (7)最小失真图像去雾算法 (7)偏振成像去雾算法 (10)本文采用的去雾方法 (12)简介 (12)背景 (14)暗通道先验算法 (15)利用暗通道先验算法去雾 (16)第2章MATLAB简介 (18)MATLAB 语言的传统优点 (19)语言新特点 (19)数据类型和面向对象编程技术 (19)控制流和函数类型 (20)工作环境 (20)传统工作环境 (20)工作环境新特点 (20)第3章主要程序与图像处理结果 (21)流程图 (21)具体程序 (22)图像处理结果 (27)结束语 (29)致谢 (30)参考文献 (31)图像去雾技术研究摘要: 在这篇论文里，我们找到了一个简单有效的去雾算法——暗通道先验算法，来去除单一图像的薄雾。
暗通道先验算法是室外无雾图像的一种统计规律。
它是基于一个重要的观察结果——室外无雾图像的每一个局部区域在至少一个颜色通道内有很低的值。
把这种算法应用在有雾图像的模型中，我们可以直接估计出雾的浓度，并且还原出高品质的无雾图像。
许许多多我们处理过的无雾图像展示了我们先前应用的算法是多么的强大。
同时，高品质深度图像作为图像去雾的副产品也可以得到。
关键词:图像去雾; 一种统计规律; 暗通道先验算法; 无雾图像Review of Image Dehazing TechniquesAbstract: In this paper, we propose a simple but effective image prior - dark channel prior to remove haze from a single input image. The dark channel prior is a kind of statistics of the haze-free outdoor images. It is based on a key observation - most local patches in haze-free outdoor images contain some pixels which have very low intensities in at least one color channel. Using this prior with the haze imaging model, we can directly estimate the thickness of the haze and recover a high quality haze-free image. Results on a variety of outdoor haze images demonstrate the power of the proposed prior. Moreover, a high quality depth map can also be obtained as a by-product of haze removal.Key words: image dehazing;a kind of statistics;dark channel prior; haze-free image第1章绪论近年来，随着计算机软硬件技术的不断发展，对有雾天气图像的景物影像进行去雾处理已经成为可能，这反过来又对去雾图像的清晰度和真实感提出了新的要求在雾天情况下，由于场景的能见度降低，图像中目标对比度和颜色等特征被衰减，致使室外视频系统无法正常工作，因此需要在视频图像中消除雾气对场景图像的影响事实上，图像去雾一直是计算机视觉领域研究的重要内容，其主要应用是视频监控地形勘测和自动驾驶等领域，因此，自动性和实时性就成为了这些研究关注的重点本文即在分析和借鉴了若干计算机视觉领域的研究成果的基础上，从图像处理和物理模型的研究角度，对图像去雾技术进行了综述性的介绍，并给出了这一领域的最新研究进展。
基于物理先验和对比学习的图像去雾算法
基于物理先验和对比学习的图像去雾算法基于物理先验和对比学习的图像去雾算法摘要：随着计算机视觉和图像处理技术的发展，图像去雾算法成为一个热门研究方向。
本文介绍了一种基于物理先验和对比学习的图像去雾算法。
该算法利用雾霾现象的物理特性，并通过对比学习来提高去雾效果。
实验结果表明，该算法在去雾效果和时间效率方面都具有很好的表现。
1. 引言图像去雾是计算机视觉和图像处理领域的重要任务之一。
在很多场景下，由于自然因素或者人为干扰，图像会产生雾霾效果，降低了图像的质量和可视化效果。
因此，研究图像去雾技术对于实际应用有着重要的意义。
2. 相关工作目前，已经有许多图像去雾算法被提出，包括传统的基于局部对比度和多尺度分析等方法，以及基于深度学习的方法。
然而，传统方法往往需要大量的计算资源和长时间的处理过程，而深度学习方法需要大量的训练数据和模型训练时间。
因此，需要提出一种更加高效和准确的算法来解决图像去雾的问题。
3. 算法原理基于物理先验和对比学习的图像去雾算法在算法原理上具有创新性。
首先，该算法利用雾霾现象的物理特性，对图像进行去雾预处理。
其次，通过对比学习来提高去雾效果。
对比学习是一种无监督的学习方法，由于图像去雾任务往往缺乏清晰图像的真实标签，因此适合应用在图像去雾任务中。
4. 实验结果本文对基于物理先验和对比学习的图像去雾算法进行了一系列实验。
实验使用了多个数据集，比较了该算法与传统方法和深度学习方法的去雾效果和时间效率。
实验结果表明，基于物理先验和对比学习的图像去雾算法在去雾效果和时间效率方面都具有很好的表现。
5. 结论和展望本文提出了一种基于物理先验和对比学习的图像去雾算法，并进行了实验验证。
实验结果表明，该算法在去雾效果和时间效率方面具有很好的表现。
未来，可以进一步研究算法的优化，提高去雾效果和时间效率。
同时，可以将该算法应用于实际场景，例如无人驾驶、监控等领域，来验证其实用性和性能。
总之，基于物理先验和对比学习的图像去雾算法在图像处理领域具有重要的应用价值。
计算机应用技术专业毕业设计论文
计算机应用技术专业毕业设计论文标题：基于计算机视觉的图像去雾算法研究与实现摘要：随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理领域的研究也日益深入。
去雾算法作为图像处理领域的重要内容之一，对于改善图像质量具有重要意义。
本文通过对当前主流的图像去雾算法进行深入研究，提出了一种基于计算机视觉的图像去雾算法（以下简称CVIA）。
关键词：计算机视觉；图像去雾；复原；图像质量1.引言随着科技的不断发展和进步，人们生活水平的提高，越来越多的人开始使用计算机工具处理图像。
然而，在图像处理过程中存在一些常见问题，例如图像模糊、低对比度、色彩失真等。
其中，雾霾天气对于图像质量的影响尤为明显。
为了改善这一问题，图像去雾技术应运而生。
2.相关工作当前已经存在多种图像去雾算法，例如基于物理模型的算法、基于暗通道先验的算法等。
然而，这些算法存在一定的局限性，无法完美解决所有问题。
因此，本文提出了一种新的算法。
3.CVIA算法CVIA算法主要基于计算机视觉技术，并结合了图像复原的理论，通过对输入图像进行处理，去除其中的雾霾成分，从而改善图像质量。
CVIA算法主要包括以下几个步骤：1）图像预处理，包括灰度化、去噪等；2）雾霾密度估计，通过计算图像中的暗通道来估计雾霾密度；3）大气光估计，通过分析图像中的亮点来估计大气光；4）去雾处理，通过对原始图像进行去雾处理，得到去雾后图像；5）图像增强，通过对去雾后图像进行增强处理，得到最终结果。
4.实验与结果本文利用了一些常见的图像数据集，对CVIA算法进行了实验，并与其他算法进行了对比。
实验结果表明，CVIA算法在去雾效果以及图像质量方面具有明显的改善。
5.结论与展望本文对图像去雾算法进行了深入研究，并提出了一种基于计算机视觉的图像去雾算法，即CVIA。
实验结果表明，CVIA算法在去雾效果以及图像质量方面具有显著改进。
然而，CVIA算法仍然存在一定的局限性，需要进一步优化和改进。
未来，可以考虑引入深度学习等技术，以实现更高质量的图像去雾效果。
图像去雾算法分析
列出原始灰 度级（rk）
统计原始直 方图各灰度 级像素 统计新直方 图灰度级像 素nk
计算原始直 方图各种概 率 确定映射关
计算累积直 方图（sk）
计算新直 方图
系rk与sk
取整sk
直 方 图 均 衡 化
使用直方图均衡化算法结果如下：
输入 的 图直 像 方 原 图 像 图 0.045
均衡化后的直方图
可以进行复杂的非线性处 理，有灵活的变通能力。
研 究 思 路
数字图像去雾基本可以分为两类：
从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，采用增强的方
法处理，即图像增强。比较典型的有全局直方图均衡化，同 态滤波，Retinex 算法，小波算法等等。
基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度
对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原，即图像复原 。运用最广泛、最权威的是由He 等人提出的暗通道先验的方 法。
础上，并受到了此类模型的限制。
视频分解得到的图象可能会解决图像虚化的问题，又因为 视频分得的图像量很大，所以需要考虑去雾算法运行速率 的问题以适应与实际应用。
谢谢
不足之处，请各位老师指正
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
况下的远距离物体
缺点：得到的去雾图像比较暗（可以利用曝光增强技术进行改 暗原色的猜想
进），边缘比较模糊（可利用边缘锐化处理），当取景对象在较
大范围内和天空接近并且没有阴影覆盖的时候， 将不成立。 直方图均衡化
优点：对去雾图像没有要求
缺点：去雾后的图像为灰色图像，去雾效果不太好
视 频 去 雾
毕业设计终期答辩
图像去雾算法分析
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诚信声明本人声明：1、本人所呈交的毕业设计是在老师指导下进行的研究工作及取得的研究成果；2、据查证，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，毕业设计中不包含其他人已经公开发表过的研究成果，也不包含为获得其他教育机构的学位而使用过的材料；3、我承诺，本人提交的毕业设计中的所有内容均真实、可信。
作者签名：日期：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1. 1 图像去雾技术分类 (2)1.1.1 基于图像处理的雾天图像增强 (3)1.1.2 基于物理模型的雾天图像复原 (5)1.2 常见的去雾方法 (7)1.2.1 最小失真图像去雾算法 (7)1.2.2 偏振成像去雾算法 (10)1.3 本文采用的去雾方法 (12)1.3.1 简介 (12)1.3.2 背景 (14)1.3.3 暗通道先验算法 (15)1.3.4 利用暗通道先验算法去雾 (16)第2章MATLAB简介 (19)2.1 MATLAB 语言的传统优点 (19)2.2 语言新特点 (19)2.2.1 数据类型和面向对象编程技术 (19)2.2.2 控制流和函数类型 (20)2.3 工作环境 (20)2.3.1 传统工作环境 (20)2.3.2 工作环境新特点 (21)第3章主要程序与图像处理结果 (22)3.1 流程图 (22)3.2 具体程序 (23)3.3 图像处理结果 (27)结束语 (30)致谢 (31)参考文献 (32)图像去雾技术研究摘要: 在这篇论文里，我们找到了一个简单有效的去雾算法——暗通道先验算法，来去除单一图像的薄雾。
暗通道先验算法是室外无雾图像的一种统计规律。
它是基于一个重要的观察结果——室外无雾图像的每一个局部区域在至少一个颜色通道内有很低的值。
把这种算法应用在有雾图像的模型中，我们可以直接估计出雾的浓度，并且还原出高品质的无雾图像。
许许多多我们处理过的无雾图像展示了我们先前应用的算法是多么的强大。
同时，高品质深度图像作为图像去雾的副产品也可以得到。
关键词:图像去雾; 一种统计规律; 暗通道先验算法; 无雾图像Review of Image Dehazing TechniquesAbstract: In this paper, we propose a simple but effective image prior - dark channel prior to remove haze from a single input image. The dark channel prior is a kind of statistics of the haze-free outdoor images. It is based on a key observation - most local patches in haze-free outdoor images contain some pixels which have very low intensities in at least one color channel. Using this prior with the haze imaging model, we can directly estimate the thickness of the haze and recover a high quality haze-free image. Results on a variety of outdoor haze images demonstrate the power of the proposed prior. Moreover, a high quality depth map can also be obtained as a by-product of haze removal.Key words: image dehazing;a kind of statistics;dark channel prior; haze-free image第1章绪论近年来，随着计算机软硬件技术的不断发展，对有雾天气图像的景物影像进行去雾处理已经成为可能，这反过来又对去雾图像的清晰度和真实感提出了新的要求在雾天情况下，由于场景的能见度降低，图像中目标对比度和颜色等特征被衰减，致使室外视频系统无法正常工作，因此需要在视频图像中消除雾气对场景图像的影响事实上，图像去雾一直是计算机视觉领域研究的重要内容，其主要应用是视频监控地形勘测和自动驾驶等领域，因此，自动性和实时性就成为了这些研究关注的重点本文即在分析和借鉴了若干计算机视觉领域的研究成果的基础上，从图像处理和物理模型的研究角度，对图像去雾技术进行了综述性的介绍，并给出了这一领域的最新研究进展。
随着图像传感器和计算机技术的发展，户外机器视觉系统得到了广泛应用，而恶劣天气(雾、雨、雪)是影响户外视觉系统正常工作最主要的因素。
由于大气散射，雾造成图像色彩和对比度大幅下降，直接影响图像特征提取，从而导致以提取图像特征为基础的监控、跟踪、智能导航、智能车辆等视觉应用系统无法正常稳定工作。
因此如何从降质图像中去除天气的影响，恢复图像的颜色、对比度已成为目前计算机视觉领域的一个研究热点。
对雾天降质图像的复原技术主要有2 类：(1)基于图像增强的方法，通过增强降质图像的对比度满足主观视觉要求。
直方图均衡化是图像增强中一种常用的方法，全局直方图均衡化算法虽简单、实时性好，但效果较差。
采用局部直方图均衡化方法进行复原处理，但该算法运算量很大，需处理很长时间且效果并不理想。
(2)基于物理模型的复原方法，从大气散射角度建立图像的退化模型，并利用先验知识实现场景复原。
其特点是需要已知场景深度或大气条件等先验信息作为复原的前提。
基于多种假设建立多参数退化模型，通过图像数据和景深等先验信息对模型参数进行估计，实现场景复原。
然而该模型要利用雷达等设备获得景深信息，其成本较高、操作不便，难以在现实中广泛应用。
通过处理同一场景下至少2 幅不同大气状况的降质图像获得场景的结构和深度信息，恢复了场景的色度和对比度。
提出一种交互式的景深估计方法，通过对最大景深和最小景深进行人为指定，得到近似的景深信息，对单幅降质图像实现场景复原。
该方法虽然降低了对图像采集的要求，但要通过人工交互处理的办法实现清晰化。
从信息论的角度出发，在基于物理模型的基础上提出一种有约束的最优化复原算法，从理论上证实从单幅雾天图像中可自动获取所需部分参数。
通过以上分析可以看出，第(2)类复原方法建立在物理模型的基础上，其复原效果较好。
但如何实现对单幅图像自动、实时地复原是急需解决的问题。
1957年第一颗人造地球卫星进入地球轨道，人类从此开始了太空活动。
1960年4月1日美国发射第一颗电视和红外观察卫星——泰罗斯卫星，首次将电视摄像机拍摄的清晰可见光云图送回地球，遥感图像的研究受到了越来越多的研究者的重视。
随着卫星数量的增多，遥感图像广泛应用于军事、国防以及农业、林业、地质、地理、水文、气象、海洋、城市工程等各个领域。
但是在遥感数据处理过程中突出的问题是，云雾的存在使得遥感图像得不到应有的信息，很多遥感图像无法发挥其应有的价值。
由于遥感数据来源有限，必须对已有的资料进行充分的利用，在有云层覆盖的区域，地面被云层阻挡，从遥感图像获取不到地面信息，如何去除云雾的影响，提取地物信息，成为图像增强的一个重要任务。
1. 1 图像去雾技术分类目前对于雾天图像的处理方法主要分为两类: 雾天图像增强和雾天图像复原雾天图像的增强方法不考虑图像降质原因，适用范围广，能有效地提高雾天图像的对比度，突出图像的细节，改善图像的视觉效果，但对于突出部分的信息可能会造成一定损失雾天图像复原是研究雾天图像降质的物理过程，并建立雾天退化模型，反演退化过程，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的无雾图像或无雾图像的最优估计值，从而改善雾天图像质量这种方法针对性强，得到的去雾效果自然，一般不会有信息损失，处理的关键点是模型中参数的估计对于每一类方法，按照去雾方法的相似性进一步归纳为不同的子类方法: 基于图像处理的雾天图像增强方法分为全局化的图像增强方法和局部化的图像增强方法; 基于物理模型的雾天图像复原方法则包括基于偏微分方程的雾天图像复原基于深度关系的雾天图像复原和基于先验信息的雾天图像复原。
雾图增强是智能管理系统的一个组成部分，在交通管理系统、公路收费站、轮船、飞机场等场合有着广泛的应用场景。
比较了对数函数、双曲正切函数、反双曲正切函数对雾天降质图像亮度分量的调节能力，证明双曲正切函数具有比对数函数更宽的亮度调节能力。
在此基础上提出一种基于单尺度Retinex的雾天图像增强方法。
该算法首先把图像从RGB彩色空间转换到HSV空间，保持色调分量不变，采用中心可自适应调节的双曲正切函数增强图像的全局亮度，局部细节非线性变换处理进一步提高图像的局部对比度，运用线性拉伸对饱和度进行调整，实现颜色补偿。
实验结果表明该方法去雾效果显著，且颜色自然。
实验还结合方差、熵和算法运算时间等参数，对该算法与多尺度Retinex算法作比较，验证了该算法在图像对比度、细节增强方面的优越性，且算法速度快，具有应用于实时图像处理的能力。
1.1.1 基于图像处理的雾天图像增强①全局化的图像增强方法全局化的雾天图像增强方法是指对灰度值的调整是由整幅雾天图像的统计信息决定的，与被调整点所处的区域无关。
由于雾天下场景的退化程度与其深度相关，而一幅图往往包含复杂的深度信息，所以全局化的处理方法往往不能得到理想的效果，但当雾天图像的场景相对简单时，不失为一种有效的途径。
典型的全局化雾天图像增强方法主要有6 种：1) 全局直方图均衡化算法。
该方法的基本思想是把有雾图像的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围从而达到增强雾天图像整体对比度的效果。
大部分文献在进行去雾算法对比时均以直方图均衡化的去雾效果作为参照。
2) 同态滤波算法。
该算法是一种把频率过滤和灰度变换相结合的图像增强处理方法，也是一种把照明反射模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像质量的处理技术。
该方法及其推广在彩色图像增强方面得到了广泛的应用。
3 ) 小波方法。
小波与多尺度分析在对比度增强上的应用取得了很大进展。
例如，在多个尺度上对雾天图像的细节进行均衡化［6］，对图像的细节有很好的锐化作用。
4) Retinex 算法。
Retinex 是一种描述颜色不变性的模型，它具有动态范围压缩和颜色不变性的特点，对由于光照不均而引起的低对比度彩色图像具有很好的增强效果。
近年来受到研究者的很大关注，包括单尺度Retinex 算法( Single-Scale Retinex，SSR ) 和多尺度Retinex 算法( Multi-Scale Retinex，MSR) 的应用都取得了很大的成功。