可见光大气衰减模型

大气散射模型原理
大气散射模型是用来描述自然景物表面反射光线在大气中逐渐衰减的数学模型。

其原理可以简述为：当光线通过大气时，会被大气中的分子和颗粒物所散射。

这些散射事件会使得光线逐渐衰减、扩散和变色，最终到达人眼的光线成为不同颜色、亮度和方向的杂散光，使得物体在视觉上看起来更加模糊和暗淡。

在大气散射模型中，一般将大气分为多个不同的层，每一层具有不同的光学参数，如散射系数、吸收系数、逐渐变化的折射率等。

这些参数决定了光线在大气中的传播和衰减方式，从而影响景物的视觉品质。

通过对这些参数的建模和计算，可以得到不同大气条件下光线传播的特性，以及不同特定条件下景物的表面颜色、亮度和对比度等视觉特征，为计算机图形学和计算机视觉领域提供了重要的理论基础。

入射光衰减模型：描述了光从场景点到观测点之间的削弱衰减过程。

大气散射模型大气光成像模型：描述了周围环境中的各种光由于大气粒子的散射作用,对观测点所接收到的光强的影响。

表现：室外视觉系统所捕获的场景图像其对比度、颜色和分辨率等特征衰减明显。

原因：光线在从场景点到接收点的传播过程中,遇到悬浮于大气中粒径较大的气溶胶粒子,与之发生,从而使光能的亮度、颜色等特性发生改变。

其中散射是可见光波段导致雾天图像降质的主要因素,而吸收和福射作用所造成的影响则相对较小。

瑞利散射(Rayleigh)（分子散射）：粒子尺度远小于入射波长的散射现象。

散射米氏(Mie)散射：粒子尺度与波长可比拟。

瑞利散射：使天空呈现蓝色,纯净的水面由于反射天空的光线,也呈现蓝色。

散射体中往往包含很多散射粒子,因此每个粒子的散射光都可能会被其他粒子再散射。

根据入射光在传播过程中被大气粒子散射后是否再次发生散射,可以将散射分为单散射现象和多散射现象。

雾天散射：一方面部分物体表面的反射光因散射而损失,使得到达观测点的光强降低,并随着传播距离的增大而呈指数衰减;另一方面,大气粒子的散射作用还来自附加在目标图像上的大气光,以使大气表现出光源的特性,且环境光的强度随着传播距离的增大而逐渐增加。

以上两方面的作用导致雾天捕获图像的对比度、颜色等特征衰减明显。

入射光衰减模型：大气散射引起观测点接收到的场景点福射光强随景深的增而呈指数衰减。

大气光成像模型：由于光路上粒径较大的大气微粒对周围环境中的入射光具有反射作用,因此会有部分光沿着观测路线射向观测点,这部分光照可以看作是由大气产生的光源,称为大气光。

大气光的主要来源为直射的阳光、散射的天空光以及由地面反射的光等。

可见光大气衰减模型1. 引言可见光大气衰减模型是用于描述可见光在大气中传播过程中的衰减情况的数学模型。

在可见光通信、遥感、图像处理等领域中，了解和研究大气衰减对于信号传输和图像质量具有重要意义。

本文将介绍可见光大气衰减模型的原理、应用以及相关研究进展。

2. 可见光大气衰减原理2.1 大气成分对可见光的影响大气主要由氮气、氧气、水蒸汽和其他杂质组成。

这些成分对于不同波长的可见光的吸收和散射特性存在差异，从而导致可见光在大气中传播时发生衰减。

2.2 大气散射模型大气中的微粒会散射入射的可见光，产生散射现象。

根据散射粒子相对于入射波长大小的比较，可以将散射分为Rayleigh散射、米式散射和非选择性散射三种情况。

•Rayleigh散射主要由大气中的氮气和氧气引起，其衰减与波长的四次方成反比。

在可见光范围内，蓝色光的波长较短，受到Rayleigh散射的影响更大。

•米式散射主要由大气中的水蒸汽引起，其衰减与波长的三次方成反比。

在可见光范围内，绿色光的波长较适中，受到米式散射的影响更大。

•非选择性散射是由非常小的粒子引起的，其衰减与波长无关。

2.3 大气吸收模型除了散射外，大气中的水蒸汽和其他杂质还会吸收入射可见光。

吸收系数随着波长增加而增加，在红外、紫外等波段吸收更强烈。

3. 可见光大气衰减模型表达式综合考虑大气中的散射和吸收现象，可以得到可见光在大气中传播时的衰减模型表达式：I=I0⋅e−τ其中，I0为入射光强度，I为出射光强度，τ为大气光学厚度。

大气光学厚度与散射系数和吸收系数有关。

4. 可见光大气衰减模型的应用4.1 可见光通信系统设计可见光通信系统是一种利用可见光进行无线通信的技术。

了解大气衰减模型可以帮助设计和优化可见光通信系统的传输距离、传输速率等参数，提高系统性能。

4.2 遥感数据处理遥感技术利用航空器或卫星获取地球表面的图像和数据，对于农业、环境监测、城市规划等领域具有重要应用。

在遥感数据处理中考虑大气衰减模型可以提高图像质量，准确反映地表特征。

大气衰减计算公式大气衰减是指电磁波在穿过大气时由于散射、吸收和折射等作用而逐渐减弱的现象。

大气衰减对于电磁波的传输和通信具有重要意义，因此根据大气的特性进行准确的衰减计算非常重要。

在大气衰减的计算中，最常用的公式是对数正态模型 (Log-normal Path Loss Model)。

该模型假设大气衰减服从对数正态分布，可以用来估计天线间的路径损耗。

对数正态模型的公式如下：PL = PL0 + 10n × log10(d/d0) + Xσ其中，PL表示路径损耗 (Path Loss)，单位为dB；PL0是参考距离下的路径损耗，单位为dB；n是路径损耗衰减指数，通常取为2；d是实际距离，单位为米；d0是参考距离，可以是1米或其他合适的值；X是服从正态分布的随机变量，它表示大气衰减的随机性；σ是衰减值的标准偏差，单位为dB。

在该公式中，PL0表示实际距离为参考距离时的路径损耗，一般需要通过实测来获取。

n表示电磁波的传播损耗随距离呈二次函数下降的速度，通常取值为2、d和d0表示实际距离和参考距离之间的比值，可以根据实际情况选择适当的参考距离。

X是服从正态分布的随机变量，用来考虑大气衰减的随机性。

σ表示衰减值的标准偏差，表示路径损耗的波动范围。

在实际应用中，可以根据具体的情况对公式进行适当的修改和调整。

例如，可以考虑地形和建筑物对衰减的影响，加入适当的修正项。

此外，在不同的频段和天气条件下，大气衰减的特性也会有所不同，因此需要根据具体的应用场景进行不同的参数选择和调整。

除了对数正态模型之外，还有其他的大气衰减计算公式。

例如，在微波传输中，可以使用ITU-R P.530-17推荐的模型。

在无线通信中，可以使用Okumura-Hata模型等。

这些模型根据具体的应用场景和实际情况，考虑了不同的因素和影响，提供了更加准确的衰减计算。

总之，大气衰减的计算公式可以根据具体的应用场景和需求进行选择和调整。

在实际应用中，需要根据实测数据和经验进行参数的确定，并考虑影响因素的修正。

大气散射模型
大气散射模型是指用于描述光线在大气中传播时受到散射以及
吸收等影响的数学模型。

在遥感、计算机图形学、摄影等领域，大
气散射模型被广泛应用。

大气散射模型分为分子散射模型和颗粒散射模型两种，分子散
射模型适用于低海拔地区，而颗粒散射模型适用于高海拔地区和有
大气污染的城市等恶劣环境。

常见的大气散射模型有以下几种：
1. Rayleigh散射模型：用于描述高层大气中气体分子的散射
作用，特别适用于可见光和近红外光区域的散射模型。

2. Mie散射模型：用于描述大气中颗粒的散射作用，包括云、烟、雾、雨等。

Mie散射模型适用于波长较长的光线，如红外光。

3. Henyey-Greenstein散射模型：用于描述大气中散射物的非
均匀性。

因为大气中的散射物往往不是完全随机分布的，这个模型
能更好地描述大气中光线的传播情况和反射率。

大气散射模型可用于对空气质量、天空颜色、摄影曝光、遥感
图像处理等问题进行有效的建模和仿真。

基于大气散射模型的实时视频去雾方法研究摘要：近年来，我国空气质量大幅下降，导致雾霾天气日渐频繁。

在雾霾天气情况下，大气中存在着很多混浊介质（如，颗粒、水滴等），户外场景的视频图像出现了退化和降质，表现为清晰度和对比度低、色彩失真、细节特征模糊不清等特点。

视频图像的降质退化使得户外视觉系统不能正常发挥效用，降低了工作效率及其可靠性。

例如，在雾霾天气情况下，能见度降低，航拍视频中目标不可见，且色彩及对比度等特征严重衰减，无法满足航拍工作系统的灾害监测预警等后续要求。

因而，在计算机视觉这一领域内，有雾视频的清晰化是一个重要的问题。

本文对雾天视频图像的退化和降质进行了详细的分析，阐述了雾天视频图像降质的原因，研究了国内外研究人员在视频图像去雾方面的成果，分析了各研究人员去雾方法的理论基础和核心技术，在此基础上，详细研究了基于大气散射模型的暗通道先验去雾方法，并且进行改进和完善，作出创新。

本文建立基于大气散射原理的视频图像去雾模型，以暗通道先验去雾方法为基础，用导向滤波进行改进，采用VS2013和Opencv编写去雾算法程序，实现单幅图像去雾，然后进行CUDA加速，使对常用的1920×1080大小的视频图像进行去雾处理的运算速率达到每秒15帧以上，实现实时视频去雾。

最后，将本文的去雾算法与其他算法进行比较，对比不同去雾方法得到的恢复图的效果，以及不同方法的利弊，完善细节，将该算法应用于实际待去雾的视频中。

关键词：图像降质；图像去雾；暗通道先验；大气散射模型第1章绪论1.1 课题研究背景和意义一般情况下，获得清晰的视频图像是户外视觉系统正常工作和发挥效用的前提，因此，它对于天气情况非常敏感。

然而，近年来，我国空气质量大幅下降，多地频繁出现雾霾天气。

雾天条件下，户外场景的视频图像受到严重影响，这是由于大气中存在着许多混浊介质，包括颗粒、水滴等，这些介质会吸收和散射部分可见光，使成像设备接收到的光的强度产生衰减，这导致获取的视频图像产生退化和降质。

霾是大气中最为常见的一种自然现象，霾中气溶胶粒子的半径通常不到m μ1。

假设可见光均由红光，绿光，蓝光组成。

当激光波长为m μ53.0时，用引起激光的衰减模型得到的衰减与能见度之间的关系与米氏散射理论的结果契合度比较高，而且红绿蓝的波长均与m μ53.0比较接近，所以它对光的衰减可以用米氏散射理论近似来进行计算
米氏散射：当大气中粒子的直径与辐射的波长相当时发生的散射称为米氏散射
对任意波长A ，其米氏散射系数的一般计算模型为：q a Rv ⎪⎭⎫ ⎝⎛∙=λλγ019.3()1-km
Rv 为气象学距离(气象学距离越长，能见度等级越高)，它与能见度不同，但是跟能见度又有着直接的联系，q 为修正因子。

Rv 定义为可见光区指定波长0λ(通常取0．61m μ或者0．55m μ公式中取0.53)处的目标与背景对比度下降到原来的2％时的距离。

不同的气象学距离对应于不同的修正因子，取值见表
师兄：
公式中Rv 为气象学距离近似看作是能见度距离，但问题是既然知道了能见度距离，那么在咱们的论文中还要这个衰减公式有什么用呢
虚拟自主汽车动态几何视觉建模》中的注意熵的平均值我也没看出来计算的方法，我感觉可以把注意力的大小与驾驶员视觉前方物体的大小作为评判注意力因子去代替注意熵。

大气可见光通信技术研究随着科技的不断发展，人们对于通信技术的需求也不断提高。

传统的通信技术，如蜂窝网络和卫星通信，已经无法满足人们对高速、稳定和安全通信的需求。

因此，研究者们开始不断探索新的通信技术，其中一项备受关注的技术就是大气可见光通信。

大气可见光通信技术是利用可见光通过大气来进行通信的一种方法。

与传统的通信方式相比，可见光通信具有诸多优势。

首先，可见光无需频谱资源，因为它利用的是大气中的光波传输信息。

其次，可见光通信速率非常高，甚至可以达到每秒几千兆比特的传输速度。

此外，可见光通信也不受电磁干扰和竞争问题的影响，因为光波在大气中传播，不存在信道拥塞的问题。

为了实现大气可见光通信，研究者们面临着许多挑战。

其中一个主要的挑战是大气传输中的光强衰减问题。

大气中存在各种干扰因素，如湍流、雾霾和降水等，这些因素对光传输造成了阻碍。

因此，研究者们需要设计出一种能够有效克服这些干扰因素的技术。

目前，他们已经提出了许多解决方案，如自适应光通信系统和中继中心等，以提高传输质量和稳定性。

除了光强衰减问题，大气可见光通信还面临着其他技术挑战。

例如，如何提高通信系统的安全性和可靠性是一个重要的问题。

在传输过程中，光信号可能会受到窃听和攻击的威胁，因此，研究者们需要开发出一种安全的加密算法和防御系统，以保护通信的安全。

另外，大气可见光通信还需要考虑到移动性的问题，如何在高速运动的情况下实现稳定的通信是一个具有挑战性的研究方向。

尽管大气可见光通信面临着诸多挑战，但是它的应用前景非常广阔。

大气可见光通信可以被广泛应用于无线网络、智能交通、无人机通信和军事通信等领域。

例如，在无线网络领域，可见光通信可以用于室内覆盖或高密度区域，以分担无线电频谱资源。

而在军事通信领域，可见光通信可以提供一种无干扰和高速率的通信方式，以满足战场上的需求。

综上所述，大气可见光通信技术是一项富有挑战性且前景广阔的研究领域。

虽然目前仍存在许多技术难题需要攻克，但是研究者们相信通过不断努力和创新，大气可见光通信将成为未来通信领域的重要技术之一。