图像去雾技术研究概述
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。
图像去雾算法研究综述
图像去雾算法研究综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，图像去雾技术已成为近年来的研究热点之一。
图像去雾旨在从有雾的图像中恢复出清晰、无雾的图像，从而提高图像的质量和视觉效果，为后续的图像处理和分析提供更为准确和可靠的信息。
本文旨在对图像去雾算法进行全面的研究综述，探讨各种去雾算法的原理、优缺点及适用场景，以期为后续的研究提供参考和借鉴。
本文将对图像去雾技术的研究背景和意义进行介绍，阐述图像去雾在各个领域中的应用价值。
接着，本文将从去雾算法的基本原理出发，详细介绍各种去雾算法的实现过程，包括基于物理模型的去雾算法、基于深度学习的去雾算法等。
在此基础上，本文将对各种去雾算法的性能进行评估，包括去雾效果、计算复杂度、实时性等方面的比较和分析。
本文还将对去雾算法的未来发展趋势进行展望，探讨去雾算法在新技术、新场景下的应用前景。
本文期望通过全面、系统的综述，为图像去雾技术的研究提供有益的参考和启示，推动图像去雾技术的进一步发展。
二、图像去雾技术基础理论图像去雾技术，作为计算机视觉和图像处理领域的一个重要研究方向，其基础理论涉及大气散射模型、图像增强与复原、深度学习等多个方面。
深入了解这些基础理论，对于设计和实现有效的去雾算法至关重要。
大气散射模型：大气散射模型是图像去雾算法的理论基础，其中最具代表性的是McCartney模型。
该模型描述了光线在大气中的传播和散射过程，将观察到的图像分解为直接衰减部分和大气光散射部分。
通过估算这两个部分，可以恢复出清晰的无雾图像。
图像增强与复原：图像增强和复原技术在去雾过程中发挥着重要作用。
图像增强技术，如对比度增强、色彩增强等，可以提高图像的视觉效果，使去雾后的图像更加清晰自然。
而图像复原技术则通过去除图像中的噪声和失真，恢复图像的原始信息，进一步提高去雾效果。
深度学习：近年来，深度学习在图像去雾领域取得了显著进展。
通过构建深度神经网络模型，可以学习到去雾过程的复杂映射关系，从而实现更加精确和高效的去雾。
图像去雾技术研究进展
图像去雾技术研究进展近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，图像去雾成为研究的热点之一。
图像去雾技术是指通过研究图像中存在的雾气信息，利用算法和数学模型将图像中的雾气去除或减弱，从而提高图像的质量和清晰度。
图像去雾技术对于许多应用场景具有重要意义。
在计算机视觉和图像处理领域，如果图像中存在大量的雾气，会导致图像的细节模糊、对比度降低甚至失真，影响图像的可视化效果。
在航空、无人机摄影、遥感等领域中，由于物体与观测者之间存在大气散射现象，会导致图像中存在雾气，减弱图像的信息传递和视觉效果。
最早的图像去雾方法是基于物理模型的方法，例如通过对大气散射过程的建模，采用气象学原理来估计雾气的影响。
这种方法虽然能够一定程度上去除图像中的雾气，但对于复杂的场景和不同的光照条件下的图像处理效果有限。
随后的研究中，出现了基于暗通道先验的图像去雾方法。
该方法利用了天空区域在雾气影响下的特定属性，即图像中的暗通道。
暗通道是指在单一光源照射下，图像中任意一点的RGB通道中最小值的集合。
通过对暗通道的分析和处理，可以估计出图像中存在雾气的程度，并进行去雾处理。
这种方法在一定程度上能够取得较好的去雾效果，尤其在自然风光和室外场景中表现突出。
随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的图像去雾方法也得到了广泛应用。
通过利用深度学习模型，可以学习图像中雾气和景物之间的映射关系，从而更准确地去除图像中的雾气。
这类方法通过大量的训练数据和优化算法，能够实现更高质量的图像去雾效果。
除了上述方法外，还有一些新兴的图像去雾技术受到了研究者们的关注。
例如，基于双边滤波的图像去雾方法，通过对图像进行双边滤波处理，同时考虑像素之间的距离和相似度，可以有效地去除图像中的雾气。
此外，使用波束分解和多尺度分析的图像去雾方法也在研究中取得了一定的进展。
然而，图像去雾技术仍然存在一些挑战和局限性。
首先，雾气对图像的影响程度和分布方式较为复杂，不同的光照条件、气象条件以及物体和雾气之间的距离都会对去雾效果产生影响。
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。
基于深度学习的图像去雾技术研究
基于深度学习的图像去雾技术研究第一章：绪论随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理技术也得到了长足的发展。
其中，图像去雾技术是图像处理领域中一项重要的技术之一。
图像去雾技术指的是通过对被大气雾霾改变的图像进行处理，使其在视觉上更加清晰明了的过程。
而基于深度学习的图像去雾技术则是近年来取得了突破性进展的一项技术。
本文将对基于深度学习的图像去雾技术进行研究分析。
第二章：基于深度学习的图像去雾技术研究现状目前，基于深度学习的图像去雾技术已经广泛应用于自动驾驶、航拍、智能视频监控等领域。
其主要技术路线主要分为两类，一类是基于全卷积神经网络的端到端训练方法，另一类则是基于多阶段细节调整的方法。
其中，深度学习算法主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、对抗神经网络（GAN）等。
已经有许多学者对基于深度学习的图像去雾技术进行了研究分析，并取得了显著的研究进展和成果。
第三章：基于深度学习的图像去雾技术研究方法分析对于基于深度学习的图像去雾技术，其研究方法主要基于以下两方面的思路：数据驱动方法和物理模型驱动方法。
其中，数据驱动方法主要是通过大量带有雾霾图像和清晰图像的数据集，利用深度学习算法进行训练，从而生成更高质量的去雾图像。
物理模型驱动方法则是针对不同环境下的雾霾现象，建立相应的物理模型，并应用深度学习算法进行计算求解，生成更加真实的去雾结果。
第四章：基于深度学习的图像去雾技术研究应用案例分析目前，基于深度学习的图像去雾技术已经广泛应用于多个领域。
例如，基于深度学习算法的图像去雾技术可应用于自动驾驶领域，实现更加清晰的行车视角；在航拍领域，通过基于深度学习的图像去雾技术，可以实现更加真实的航拍效果；在智能视频监控领域，应用基于深度学习的图像去雾技术可以提升监控图像清晰度，提高监控效果。
第五章：基于深度学习的图像去雾技术研究存在的问题与展望尽管基于深度学习的图像去雾技术已经取得了较大的进展和成果，但是在实际应用中仍然存在一些问题，例如，算法效率不高、处理时间长等。
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。
基于深度学习的雾霾图像去雾算法研究
随着数字图像处理技术的不断发展，图像去雾技术已经成为计算机视觉领域 的一个研究热点。在雾霾天气下，由于空气中的颗粒物导致光线散射，拍摄的图 像往往呈现出模糊、对比度低等问题。因此，研究如何通过去雾算法来提高图像 的质量具有重要意义。
近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了巨大的成功。其中，卷积神经 网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像生成等方面表现出色。因此，我们考 虑将深度学习技术应用于单幅图像去雾算法的研究。本次演示提出了一种基于深 度学习的单幅图像去雾算法，通过对CNN的深入学习和训练，实现了对模糊图像 的高效恢复。
一、背景及意义
在过去的几十年中，随着工业化和城市化的快速发展，空气污染问题越来越 严重。雾霾是一种常见的空气污染现象，它主要是由于大气中各种颗粒物和气溶 胶的含量增加而形成的。雾霾对人们的健康和生活质量产生了严重的影响，同时 也对光学成像系统产生了干扰。因此，研究一种基于深度学习的雾霾图像去雾算 法具有重要意义。
三、研究内容及方法
本次演示提出了一种基于深度学习的雾霾图像去雾算法。具体的研究内容和 方法如下：
1、数据采集与预处理
首先，我们采集了大量的雾霾图像和对应的清晰图像作为训练数据。然后， 我们对数据进行预处理，包括灰度化、裁剪和归一化等操作，以提高算法的收敛 速度和精度。
2、卷积神经网络模型构建
3、去雾处理：将训练好的模型应用于单幅模糊图像的去雾处理。首先将输 入图像输入到训练好的模型中，得到预测的清晰图像。然后对预测的清晰图像进 行后处理，包括锐化、色彩校正等操作，以进一步提高视觉效果。
四、实验结果与分析
为了验证本次演示提出的去雾算法的有效性，我们在公开数据集上进行实验。 实验结果表明，我们的算法在去雾效果和视觉效果方面均优于传统的方法。此外， 我们还对不同场景下的模糊图像进行了测试，结果表明我们的算法具有较强的泛 化能力。
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。
基于深度学习的图像去雾技术研究
基于深度学习的图像去雾技术研究图像去雾是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目标是通过去除图像中的雾霾使图像更清晰。
而基于深度学习的图像去雾技术则是近年来的研究热点之一。
本文将围绕基于深度学习的图像去雾技术展开研究，介绍其原理、方法和应用。
深度学习作为人工智能领域的重要分支，以其在图像分类、目标检测等诸多方面的卓越表现，逐渐引起了图像去雾领域的重视。
基于深度学习的图像去雾技术主要包括两个关键步骤：雾霾密度估计和图像恢复。
其中，雾霾密度估计旨在通过深度学习网络对图像中的雾霾进行估计，而图像恢复则通过去除雾霾，使得图像更加清晰。
在雾霾密度估计方面，深度学习技术广泛应用于该问题的解决方案中。
一种常用的方法是使用卷积神经网络（CNN）进行雾霾密度的估计。
通过训练大量的标注图像样本，CNN可以学习到图像中雾霾的特征，并对雾霾的密度进行准确估计。
另一种方法是使用生成对抗网络（GAN）进行雾霾密度估计。
GAN由生成器和判别器组成，其中生成器负责生成逼真的雾霾图像，而判别器则负责判断生成的雾霾图像与真实图像之间的差异。
通过不断迭代训练，GAN可以生成更加准确的雾霾密度估计结果。
在图像恢复方面，基于深度学习的方法能够有效地降低雾霾对图像的影响，并恢复出高质量的图像。
一种常用的方法是使用卷积神经网络进行图像去雾处理。
通过输入雾霾图像和雾霾密度估计结果，卷积神经网络可以学习到雾霾图像和清晰图像之间的映射关系，并生成清晰的图像。
另一种方法是使用残差学习进行图像去雾处理。
残差学习是指在网络中引入残差模块，使网络能够学习到输入和输出之间的残差，从而更加准确地恢复图像。
基于深度学习的图像去雾技术在实际应用中具有广泛的前景。
其中，无人驾驶车辆是一个重要的应用领域之一。
在雾霾天气条件下，无人驾驶车辆通常会受到雾霾的干扰，导致视野模糊，从而影响行车安全。
基于深度学习的图像去雾技术可以有效地提升无人驾驶车辆的视觉能力，从而提高行车安全性。
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。
图像去雾技术综述
图像去雾技术综述研究图像去雾技术有一段时间，阅读很多文献以及实现了很多算法。
因此将个人对图像去雾技术的理解写成这篇文章，避免自己忘记，以及跟广大网友交流学习。
1、概述图像去雾的研究算法有很多，但是主要分为两类：基于图像增强的去雾算法和基于图像复原的去雾算法。
基于图像增强的去雾算法去除图像的噪声，提高图像的对比度，从而恢复出无雾清晰视频。
具有代表性的图像增强去雾算法有：1. 直方图均衡化（HE），自适应直方图均衡化（AHE），限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）2. Retinex算法3. 小波变换4. 同态滤波基于图像复原的去雾算法根据大气退化模型，进行响应的去雾处理。
具有代表性的去雾算法：1. HE的暗通道去雾算法，导向滤波的暗通道去雾算法（Single image haze removal using dark channel prior, Guided image filtering）2. Fattal的单幅图像去雾算法（Single image dehazing）3. Tan的单一图像去雾算法（Visibility in bad weather from a single image）4. Tarel的快速图像恢复算法（Fast visibility restoration from a single color or gray level image）5. 贝叶斯去雾算法（Single image defogging by multiscale depth fusion）基于图像复原的去雾方法，使用了大气退化模型进行去雾，相当于图像成像时的逆变换，去雾效果会好于基于图像增强的去雾算法。
本文主要讨论基于复原的去雾算法。
2、雾天图像退化模型在计算机视觉领域，通常使用雾天图像退化模型来描述雾霾等恶劣天气条件对图像造成的影响，该模型是McCartney首先提出。
该模型包括衰减模型和环境光模型两部分。
基于人工智能的图像去雾算法研究与应用
基于人工智能的图像去雾算法研究与应用在日常生活中，我们时常会遇到雾霾天气，而在拍摄照片时，也难免会受到雾气的影响导致照片质量下降。
为此，图像去雾技术应运而生，其可使得照片中受到影响的部分得以清晰显示，大幅提高图像质量和可视性。
近年来，随着人工智能领域的不断发展，基于人工智能的图像去雾算法也逐渐成为了研究热点之一，并在各领域得到了广泛应用。
一、图像去雾技术的发展历程图像去雾技术最初来源于计算机视觉领域的相机成像研究。
在此基础上，研究者们探索出了多种不同去雾算法，其中包括了空间滤波法、频域滤波法、暗通道先验法等等。
然而，这些算法只能针对特定情况下的图像处理，难以满足实际需求。
随着科技的不断进步和应用领域的拓宽，基于人工智能的图像去雾算法便被提上了议程。
二、基于人工智能的图像去雾算法的特点与传统算法相比，基于人工智能的图像去雾算法具有以下特点：1. 算法深度学习性质明显。
基于人工智能的图像去雾算法能够提取大量图像的特征，自动学习并优化模型，其精度和效率都比传统算法更高。
2. 算法适用性强。
基于人工智能的图像去雾算法不仅仅能够处理天然大气烟雾造成的图像模糊，同时也适用于各种其他情况下的图像去雾，如涂层材料表面的污染、色彩和光泽的失真等等。
3. 算法的实时性好。
传统算法在处理大量图像时，处理速度较慢，且需要耗费大量计算资源。
而基于人工智能的图像去雾算法能够更快速、更有效地处理大量图像，实现高质量输出。
三、基于人工智能的图像去雾算法的应用基于人工智能的图像去雾算法在许多领域都有广泛的应用，如机器人视觉、遥感、自动驾驶等等。
在机器人视觉领域中，基于人工智能的图像去雾算法能够帮助机器人图像成像更清晰，提高机器人的视觉识别能力。
在遥感领域中，基于人工智能的图像去雾算法能够使遥感图像更加清晰，提高遥感图像的信息提取率。
在自动驾驶领域中，基于人工智能的图像去雾算法能够通过清晰的图像成像，提高自动驾驶车辆的安全性和稳定性。
图像去雾技术研究
编号图像去雾技术研究The research on image defoggingtechnology学生姓名XX专业电子科学与技术学号XXXXXXX学院电子信息工程学院摘要本文首先简单介绍了云雾等环境对图像成像的影响，接着从图像增强的角度研究图像去雾技术的基本方法，介绍了去雾算法的原理和算法实现步骤，并对去雾算法的优缺点和适用条件进行了总结。
基于图像增强的去雾原理，本文提出了联合使用同态滤波和全局直方图均衡的改进去雾算法。
先进行同态滤波使有雾图像的细节充分暴露，然后采用全局直方图均衡扩展图像的灰度动态范围。
去雾效果具有对比度高，亮度均匀，视觉效果好的特点，不足的是图像的颜色过于饱和。
关键字：图像增强图像去雾同态滤波全局直方图均衡AbstractFirstly, this paper simply introduces the influence of cloud environment of image formation, then from the enhanced image perspective of image to fog technology basic method, is introduced to fog algorithm principle and algorithm steps, and has carried on the summary to fog algorithm advantages, disadvantages and applicable conditions.As for the defogging theory based on the image enhancement, the paper puts forward the improved defogging algorithm which requires combining homomorphic filtering and global histogram equalization. We should use homomorphic filtering to get details of the fogging images clearly exposed and then use global histogram equalization to spread the images’ gray scale dynamic range. Defogging has features of high contrast ratio, uniform brightness and good visual effect. But its drawback is that the image color is too saturated.Key words: image enhancement; image defogging; homomorphic filtering; global histogram equalization;1.云雾等环境对图像成像的影响1.1 课题研究的背景和意义近年来国内的雾霾天气逐渐由中东地区向全国蔓延。
基于人工智能的图像去雾技术研究
基于人工智能的图像去雾技术研究随着人工智能技术的不断发展，图像去雾技术也得到了人们的重视和广泛应用。
图像去雾技术是指通过处理雾霾天气下的图像，去除雾霾和雾气的影响，使图像更加清晰和真实。
现阶段，基于人工智能的图像去雾技术已经可以在很多领域得到应用，包括卫星图像处理、机器视觉、无人驾驶等方面。
图像去雾技术的研究历程早期的图像去雾技术是基于传统的数学方法，利用图像处理算法来去除雾霾和雾气。
具体来说，这些算法需要人为定义和提供一些特征和参数，例如深度信息、散射系数等，进而通过计算来还原真实的图像。
然而，这种传统的方法往往会由于雾气的复杂性而造成模糊、失真、色彩失真等问题，无法真正还原图像状况。
因此，随着人工智能的发展，基于深度学习的图像去雾技术逐渐崭露头角。
基于深度学习的技术具有更加优秀的图像处理效果，因此得到了更广泛的应用。
基于人工智能的图像去雾技术研究进展基于人工智能的图像去雾技术具有很多优势。
其主要优势就是采用深度学习技术，自动学习图像特征和规律，进而对图像进行处理。
这样可以避免传统方法中需要人工定义参数和特征，往往效果不佳的问题。
当前，基于人工智能的图像去雾技术主要使用深度神经网络进行处理。
一些研究人员在多个数据集上进行了测试，并证明了基于深度学习的图像去雾技术的有效性。
这些技术可以处理多种类型的雾，包括浓雾、轻雾、霾等。
此外，根据不同的输入信息，这些技术还可以预测输出信息。
然而，基于人工智能的图像去雾技术也存在一些挑战和限制。
主要问题是需要大量的计算资源和训练数据，以及高成本的算法优化。
因此，研究人员需要进一步探索和改进这些技术，以便更好地适应未来的需求和应用场景。
基于人工智能的图像去雾技术的应用场景基于人工智能的图像去雾技术可以在很多领域发挥作用。
其中最常见的应用就是卫星图像处理。
在卫星影像中，常常被雾霾“遮挡”的地方是无法进行准确的监测和识别的。
因此，通过图像去雾技术，可以更好地获取和处理卫星影像，得到更准确的信息。
基于深度学习的图像去雾算法研究
基于深度学习的图像去雾算法研究基于深度学习的图像去雾算法研究摘要：随着科技的进步，计算机视觉技术也日益发展，图像去雾作为其中之一的重要研究方向受到越来越多研究者的关注。
本文将介绍基于深度学习的图像去雾算法的研究，包括早期的传统算法及深度学习算法的发展趋势，以及近年来一些重要的研究成果和未来的发展方向。
第一章：引言图像去雾是计算机视觉领域一个重要而具有挑战性的问题，其目标是通过对雾霾图像进行处理，恢复出原始的清晰图像。
然而，由于大气散射的存在，雾霾图像的可见性较差，人眼难以识别出细节，所以如何有效地去除雾霾成为研究的重点。
传统的基于物理模型的算法在一定程度上能够去除雾霾，但是对于复杂场景以及大气散射造成的光照衰减问题处理不佳。
近年来，深度学习技术的发展为图像去雾算法的研究带来了新的机遇和挑战。
第二章：传统的图像去雾算法传统的图像去雾算法主要基于物理模型，如大气散射模型和暗通道先验等。
其中，大气散射模型是目前应用较广泛的模型之一，通过计算入射光源和散射光源之间的关系，去除雾霾图像的散射成分。
然而，该方法容易对细节进行过度增强，导致图像产生伪影。
暗通道先验算法则基于天空区域的暗通道原理，通过估计雾霾图像的大气光和透射率，去除雾霾效果较好。
但是，该算法对于雾霾图像的光照场景要求较高。
第三章：基于深度学习的图像去雾算法的发展近年来，深度学习技术的快速发展为图像去雾算法的研究带来了新的突破。
由于深度学习具有强大的非线性拟合能力和良好的特征学习能力，因此在图像去雾领域取得了显著的成果。
基于深度学习的图像去雾算法主要可以分为两类：单图像去雾算法和多图像去雾算法。
单图像去雾算法是通过利用已有的雾霾图像数据进行训练，通过一个深度学习网络模型估计雾霾图像的透射率，进而去除雾霾。
多图像去雾算法是通过利用多个输入图像来估计透射率，进一步提高去雾效果。
近年来，一些重要的基于深度学习的图像去雾算法的研究成果包括CycleGAN，DehazeGAN等。
基于深度学习的图像去雾技术研究与应用
基于深度学习的图像去雾技术研究与应用随着计算机科学技术的发展，图像处理技术也日益成熟。
但是，在人们经常使用的图像处理领域中，去雾技术还比较陌生。
随着大量人工智能算法的引入，基于深度学习的图像去雾技术也成为了研究的热点。
目前，深度学习算法在很多领域都得到了广泛的应用，图像去雾技术也在其中不可或缺。
一、图像去雾技术的意义在雾天或者湿度大的天气条件下，拍摄出来的照片总是带着一层白雾或者雾霾。
这种情况下，照片就会丧失很多重要的信息，导致图像质量降低。
因此，对于一般的照片爱好者或者专业摄影师，图像去雾技术的意义就十分重要。
其次，图像去雾技术还可以应用于无人机定位和机器人控制等方面。
在高速移动的环境下，雾霾和白雾的存在会对系统的运行带来很大的干扰。
二、传统图像去雾技术现状对于传统的图像去雾技术而言，一般都是通过从图像中恢复传感器捕捉到的原始信息。
在过去的研究中，线性模型一般都被用作图像去雾技术。
然而，这种方法不仅计算量较大，而且需要大量人工干预，因此效率较低。
在近几年的研究中，一些非线性滤波器作为图像去雾技术也有应用。
但是，由于这些滤波器的算法非常复杂，且准确率也无法保证，所以这种方法并没有普及。
三、基于深度学习的图像去雾技术在深度学习算法的应用下，图像去雾技术的准确率和速度都得到了很大的提升。
深度学习可以从大量数据中分析特征，寻找其中的规律和模式，并从中提取信息。
目前，基于深度学习算法的图像去雾技术主要可以分为基于单张图像和多张图像的方法。
在单张图像方法中，利用深度学习网络学习图像本身的特征，并利用这些特征去除图像中的雾霾信息。
而在多张图像方法中，则可以通过将多张图像进行比较来消除雾霾的干扰。
四、深度学习算法的优势与传统图像去雾技术相比，基于深度学习算法的优势主要体现在以下几个方面：1. 自动提取特征：深度学习算法可以自动分析图像中的特征，并从中提取有用信息。
这使得图像去雾算法无需特定的手工编码方式，可以大大提高图像处理的效率。
自然图像去雾技术研究与应用
自然图像去雾技术研究与应用第一章绪论自然图像去雾技术是一种能够去除图像中由雾霾、烟雾等自然原因引起的模糊和降低图像质量的技术。
由于环境因素或拍摄的条件限制，自然图像中经常存在有致使图像质量下降的雾霾、流雾和色散等问题，而自然图像去雾技术则可以有效的解决这些问题。
自然图像去雾技术在实际应用中有着广泛的应用场景，例如无人驾驶、监控、医学图像等领域中的应用。
因此，本文将对自然图像去雾技术的研究与应用进行探讨。
第二章自然图像去雾技术的基本原理自然图像去雾技术的基本原理是利用图像中的局部特性和全局特性来去除雾霾和烟雾等影响。
这里，我们将介绍一些主要的自然图像去雾技术及其原理。
2.1 暗通道先验去雾技术暗通道先验去雾技术是一种比较经典的自然图像去雾方法，其基本假设是在自然图像中存在一个具有较低亮度值的暗通道，它表示了该图像中最少存在一条没有雾霾或烟雾的路径。
利用暗通道先验来消除图像中的雾霾，此方法不需要估算雾霾的密度等物理参数，计算速度快，效果较好。
2.2 多尺度变分去雾技术多尺度变分去雾技术是一种基于梯度优化的自然图像去雾方法。
其基本思路是将原始图像分为不同的尺度，并将逐步变化尺度的信息进行优化，由此得到除雾图像。
多尺度变分去雾技术将多个尺度的信息结合起来，从而得到更精确地去除雾霾和烟雾的状态。
2.3 统计模型去雾技术统计模型去雾技术是利用概率统计模型来进行自然图像去雾的一种方法。
其基本思想是将原始图像分解成低频、中频和高频三个部分，分别进行不同的处理。
其中低频和中频部分用于计算雾霾密度和图像亮度值，高频部分用于进行雾霾细节修正和颜色补偿。
通过建立统计模型，综合考虑每部分处理的结果，最终得到去雾图像。
第三章自然图像去雾技术的应用3.1 无人驾驶在无人驾驶领域，安全无疑是最为重要的因素之一。
而同时，雾霾和烟雾等天气因素的影响是无人驾驶的重要挑战。
对于无人驾驶汽车，去除雾霾和烟雾是至关重要的，这是因为这些天气因素会遮盖行车道路上物体的细节，从而影响无人驾驶汽车识别物体的能力。
基于深度学习的图像去雾算法研究与实现
基于深度学习的图像去雾算法研究与实现深度学习是人工智能领域的一项重要技术，近年来在图像处理任务中取得了显著的进展。
图像去雾是一项重要的图像增强技术，它可以消除图像中的雾霾，改善图像的视觉质量和细节清晰度。
在本文中，我们将研究和实现一种基于深度学习的图像去雾算法。
首先，我们需要了解雾霾形成的原因。
雾霾是由大气中的微小悬浮颗粒物和水蒸气相互作用形成的。
这些微小颗粒会散射光线，导致图像中的细节模糊和对比度降低。
因此，图像去雾的主要目标是估计出图像中的雾霾密度，然后根据估计值去除雾霾。
在深度学习的框架下，我们可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来学习图像去雾的过程。
CNN是一种特殊的神经网络结构，它可以有效地提取图像中的特征和模式。
我们可以设计一个具有多个卷积层和池化层的CNN来学习雾霾的特征表示。
我们可以将基于深度学习的图像去雾算法分为两个阶段：估计雾霾密度和去除雾霾。
在估计雾霾密度阶段，我们需要训练一个CNN网络来学习从输入图像中估计雾霾密度的能力。
为了训练这个网络，我们需要准备一组包含有雾霾和无雾霾图像的数据集。
我们可以通过在有雾霾的环境中拍摄照片并与无雾霾照片进行配对来构建这个数据集。
然后，我们可以使用这个数据集来训练CNN网络，以学习从输入图像中估计雾霾密度的能力。
在去除雾霾阶段，我们可以使用估计的雾霾密度来去除图像中的雾霾。
我们可以设计一个去雾网络，它接收输入图像和估计的雾霾密度，并输出去除雾霾后的图像。
这个网络可以由多个卷积层和反卷积层组成，以学习如何从输入图像中恢复原始图像的能力。
在实际的算法实现中，我们可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建和训练这些CNN网络。
我们可以使用预训练的模型来加速训练过程，并且可以使用GPU来加快计算速度。
此外，我们还可以对数据集进行数据增强来提高模型的鲁棒性，例如随机旋转、缩放和裁剪图像。
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编号图像去雾技术研究The research on image defoggingtechnology学生姓名XX专业电子科学与技术学号XXXXXXX学院电子信息工程学院摘要本文首先简单介绍了云雾等环境对图像成像的影响，接着从图像增强的角度研究图像去雾技术的基本方法，介绍了去雾算法的原理和算法实现步骤，并对去雾算法的优缺点和适用条件进行了总结。
基于图像增强的去雾原理，本文提出了联合使用同态滤波和全局直方图均衡的改进去雾算法。
先进行同态滤波使有雾图像的细节充分暴露，然后采用全局直方图均衡扩展图像的灰度动态范围。
去雾效果具有对比度高，亮度均匀，视觉效果好的特点，不足的是图像的颜色过于饱和。
关键字：图像增强图像去雾同态滤波全局直方图均衡AbstractFirstly, this paper simply introduces the influence of cloud environment of image formation, then from the enhanced image perspective of image to fog technology basic method, is introduced to fog algorithm principle and algorithm steps, and has carried on the summary to fog algorithm advantages, disadvantages and applicable conditions.As for the defogging theory based on the image enhancement, the paper puts forward the improved defogging algorithm which requires combining homomorphic filtering and global histogram equalization. We should use homomorphic filtering to get details of the fogging images clearly exposed and then use global histogram equalization to spread the images’ gray scale dynamic range. Defogging has features of high contrast ratio, uniform brightness and good visual effect. But its drawback is that the image color is too saturated.Key words: image enhancement; image defogging; homomorphic filtering; global histogram equalization;1.云雾等环境对图像成像的影响1.1 课题研究的背景和意义近年来国内的雾霾天气逐渐由中东地区向全国蔓延。
雾霾自2013年起开始成为人们对天气关注的关键词。
雾霾是特定气候条件与人类活动相互作用的结果。
高密度人口的经济及社会活动必然会排放大量细颗粒物（PM2.5），一旦排放超过大气循环能力和承载度，细颗粒物浓度将持续积聚，此时如果受静稳天气等影响，极易出现大范围的雾霾。
雾天时，弥漫在空中的雾气和尘埃模糊了人们的视线，使得景物的能见度大幅降低。
在雾天条件下的室外获得的图像会受到严重的退化，图像目标的对比度和颜色等特征被衰减，这大大降低了图像的应用价值。
即使在晴朗的天气条件下拍摄的照片，由于大气的散射作用，照片的清晰度同样受到影响。
因为在每一个实际的场景中，光线在到达相机之前，都会从物体表面反射出来而且散射在空气中。
这是因为空气中存在的浮质，像灰尘、雾和烟等，这些因素导致物体表面颜色变淡和整幅图像的对比度降低。
这给工业生产及人们的日常生活带来了很大影响。
例如城市交叉路口图像监视系统，在恶劣天气条件下得到的退化图像会对判断车辆信息和监控交通情况造成极大的困难；在军事侦察或监视中，退化图像对信息的识别与处理会造成偏差，而这种偏差的后果是非常严重的；遥感探测中退化图像同样会对后续的信息处理产生很大的干扰。
因此许多领域都要用到去雾算法。
有雾图像特征清晰化的研究具有非常重要的意义。
另一方面，随着科学技术的飞速发展，计算机运行处理速度加快，图像处理广泛应用于众多的科学和工程领域重要领域。
数字图像技术从20世纪50年代发展至今，在航空航天、工业生产、医疗诊断、资源环境、气象及交通监测、文化教育等领域有着广泛的应用，创造了巨额的社会价值。
应用的视觉系统极易受到天气因素的干扰甚至无法正常工作。
雾天天气条件是各种天气条件中对视觉影响最严重的一种。
图像去雾技术成为图像处理和计算机视觉领域共同关心的重要问题。
为了保证视觉系统的全天候正常工作，就必须使系统能够适用于各类天气状况，这样才能提高系统的可信赖性。
因此，研究如何对尘雾等恶劣天气条件下获得的退化图像进行有效地处理，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。
雾天下图像的清晰化技术有可能对其他恶劣天气条件下图像的清晰化技术也起到促进作用。
从而促使全天候视觉系统排除天气状况的干扰和影响。
此方面技术的研究有着很大应用前景。
1.2 国内外研究现状对雾天图像，改善退化图像的质量，可采用模拟和数字两种图像处理技术进行处理。
模拟图像处理利用光学处理和电子电路处理，特点是速度快实时性好，但是精度较差，灵活性差，很难有判别能力和非线性处理能力。
而数字图像处理采用计算机或实时硬件处理，处理精度高，可以进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力。
图像增强法就是采用数字图像处理技术对雾天得到的退化图像进行处理的一种方法。
图像增强方法又称为非模型的方法，不考虑图像退化原因，按照特定需要突出图像中的某些信息，如边缘轮廓、亮度、对比度等，同时削弱或者除去某些不需要的信息，来改善图像的视觉效果或者将图像转换成为一种更适合人或机器进行分析的形式。
增强处理并不能增强原始图像的信息，只是改善图像的可识别度，这种处理可能使图像失去某些信息。
（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由整幅雾天图像的统计信息决定的灰度值的调整，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，而一幅图像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近似均匀分布的形式，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。
但是在实际场景中图像的景深和雾天图像不同区域影响有差别，整体处理会造成图像增强不均匀，去雾图像视觉效果不够好。
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。
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。
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。
黄义明[1]对于Retinex算法的改进，利用递归高斯滤波对Retinex算法进行加速和利用线性拉伸的方法提高图像的对比度。
5）曲波变换。
曲波是一种在小波变换基础上发展起来的新的多尺度分析方法，由于它特别适合于各向异性奇异性特征的信号处理，因此能够很好地弥补小波变换在图像的曲线边缘增强方面的局限性。
6）基于大气调制传递函数增强雾天图像。
该方法的原理是：首先通过对大气调制传递函数的预测，近似估计大气对图像质量的退化过程。
当得到先验信息时，通过预测公式计算出相应的湍流调制传递函数和气溶胶调制传递函数，再由前两者的乘积得到总的大气调制传递函数。
然后利用大气调制传递函数在频域内对天气退化图像进行复原，并对户外景物图像中由大气调制传递函数造成的衰减进行补偿。
例如杨国强通过分析transmission图像的本质特性，并基于图像的大气衰减模型，提出一种有效的单幅图像去雾技术—非线性的双边滤波图像去雾方法，并利用获得结果图像实现图像的重光照技术[2]。
（2）局部化的图像增强方法对于上述全局化的图像增强方法而言，由于此类方法是对整幅图像进行操作，而且在确定变换或转移函数时是基于整个图像的统计量。
而在实际应用中常常需要对图像某些局部区域的细节进行增强，但这些局部区域内的像素数量相对于整幅图的像素数量往往较小，在参与整幅图的计算时其影响常被忽略掉，并且从整幅图像得到的函数也不能保证这些所关心的局部区域得到所需的增强效果。
因此，需要根据所关心的局部区域的特性来计算变换或转移函数，并将这些函数用于所关心的区域，以得到所需的增强效果。
王敬东等人使用Kuwahara边缘角点保持滤波器对大气散射光进行估计并对所采用的Kuwahara滤波器进行改进[3]。
通过增加子块的数目以及进行局部加权等提高边缘保留效果，抑制方块效应，从而获得较为准确的介质透射率。
2 .基于图像增强的去雾算法研究基于图像增强方法的去雾算法是不考虑有雾图像的成像原理，从有雾图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，按照特定的需要增强需要突出部分的图像内容，削弱或去除某些图像信息的方法。
但是应当明确的是，图像增强去雾算法并不能够增加原始图像的信息，其结果只是提高视觉的清晰度和对比度，会有图像信息的损失。
本节主要研究了基于图像增强的全局化处理方法和局部处理方法，分析算法实现步骤并仿真，然后对每一种算法结果进行总结。
最后，总结各图像增强算法优缺点后，提出基于同态滤波和全局直方图均衡的改进去雾算法方案。
2.1全局化雾天图像增强全局化的雾霾图像增强是指根据整幅雾霾图像的统计信息来对灰度值进行调整，与调整点所在的区域无关。
针对雾天条件下获取的图像具有低对比度，全局化图像增强可以使图像成像均匀，扩大图像动态范围及扩展对比度。
具有算法时间复杂度小的优点，对薄雾图像有明显的改善效果。
2.1.1全局直方图均衡直方图是图像的灰度像素统计图，用于表示图像中不同灰度级出现的概率[4]。
全局直方图均衡是对原始图像的直方图进行操作，使灰度级分布近似均匀，是灰度级动态范围增加，改善图像的对比度。