雾天图像清晰化理论与方法研究

雾天降质图像的清晰化技术研究雾天降质图像的清晰化技术研究引言雾天降质图像是指在雾霾等恶劣环境中拍摄的图像，由于大气散射和光线的交互作用，图像会出现模糊、失真等降质现象，降低了图像的清晰度和视觉效果。

随着现代科技的发展和图像处理技术的成熟，对于雾天降质图像的清晰化技术的研究和应用具有重要的意义。

1. 雾霾成因及对图像质量的影响雾霾主要是由于大气中的细颗粒物质和水汽的聚集，导致光线被散射和吸收，使得远处的目标物体无法清晰地显示在图像中。

这种大气散射现象会引起图像的模糊、失真、边缘模糊和细节丢失等问题，严重影响了图像质量和可视性。

2. 雾天降质图像清晰化技术2.1 图像增强图像增强是最常见的一种清晰化技术，通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数来提高图像的整体质量。

其中，直方图均衡化、灰度拉伸和颜色校正是常用的增强方法。

这些方法可以有效地改善雾天降质图像的视觉效果，使得图像的细节更加清晰可见。

2.2 大气光照估计大气光照估计是在雾天降质图像中获得大气光照分布的一种方法。

通过计算图像中的全局光照分布，可以将图像中的大气散射效应减弱，提高图像的清晰度。

该方法需要从图像中估计出雾霾的程度，并计算出光照衰减因子，进而恢复出真实的目标物体信息。

2.3 多尺度图像分解多尺度图像分解是将图像分解成多个分辨率的子图像，分别处理不同尺度的图像细节，再将其合并为重构的清晰图像。

常见的多尺度图像分解方法有小波变换和金字塔分解方法。

这些方法可以有效地降低大气散射对图像细节的影响，提高图像的清晰度。

3. 雾天降质图像清晰化技术的应用雾天降质图像清晰化技术在许多领域都有广泛的应用，如交通监控、图像识别、无人驾驶等。

在交通监控中，通过清晰化处理雾天图像可以提高交通事故的预警能力。

在图像识别中，清晰化处理可以提高图像的分析和识别能力，对于人脸识别、物体检测等任务有重要的影响。

在无人驾驶中，清晰化处理可以提高车辆对前方障碍物的识别能力，减少交通事故的发生。

图像去雾技术探究进展一、引言雾霾天气给城市生活带来了很大的困扰，不仅降低了人们的生活质量，也给城市管理者带来了很大的挑战。

在此背景下，图像去雾技术的探究迅速进步，在改善图像质量的同时，也为我们熟识雾霾天气提供了一种新的途径。

本文将详尽介绍图像去雾技术的探究进展，包括基础算法、改进算法以及应用领域。

二、基础算法图像去雾的基础算法主要有两种，分别是单幅图像去雾算法和多幅图像去雾算法。

1. 单幅图像去雾算法单幅图像去雾算法是最早提出的一种算法，它通过从单幅图像中预估雾的传输矩阵来恢复明晰的图像。

最常见的算法是使用暗通道先验原理进行预估。

该算法假设在绝大多数的非雾像素区域中，至少存在一个颜色通道的像素值靠近于0，通过计算每个像素点在颜色通道中的最小值，可以预估出雾的浓度和传输矩阵，从而实现图像去雾的效果。

2. 多幅图像去雾算法多幅图像去雾算法是在单幅算法的基础上进步起来的。

由于单幅图像去雾算法需要对雾的传输矩阵进行预估，这个过程中很难准确地预估雾的浓度和传输矩阵。

为了解决这个问题，探究者们提出了多幅图像去雾算法。

这种算法通过利用多幅具有不同对比度的图像，来进行雾的浓度和传输矩阵的预估，从而提高了去雾效果。

三、改进算法虽然基础算法在一定程度上可以去除雾霾的影响，但是依旧存在一些问题，如去雾结果中可能会出现颜色失真、细节丢失等状况。

为了进一步改善去雾效果，探究者们提出了一系列的改进算法。

1. 多标准算法多标准算法是一种常用的改进算法，它通过将图像分解为多个标准的子图像，然后对每个子图像进行去雾处理，再将处理结果进行融合。

这种算法可以充分利用图像的局部特征，并且能够提高去雾结果的质量。

2. 深度进修算法深度进修算法是目前探究较为活跃的一种改进算法。

它通过构建深度神经网络模型，利用大量的真实雾霾图像训练模型，从而实现对雾霾图像的去雾。

深度进修算法不仅可以提高去除雾霾的效果，还可以缩减人工干预，提高算法的自动化程度。

基于大气散射模型的雾霾天道路图像清晰化基于大气散射模型的雾霾天道路图像清晰化一、引言近年来，雾霾天气持续加剧，给人们的生活和交通出行带来了很大的困扰。

雾霾天气中的道路图像常常受到大气粒子的散射影响，导致图像模糊不清，给车辆驾驶和交通监控带来了安全隐患。

因此，研究如何对雾霾天道路图像进行清晰化处理，对于提高交通安全性和可视化效果具有重要意义。

二、雾霾天大气散射模型雾霾天气中的道路图像模糊常常是由大气中的颗粒物散射引起的。

大气散射模型是描述光在大气中传播过程的数学模型。

根据光在大气中的传播特性，常用的大气散射模型包括Mie散射模型和Rayleigh散射模型。

1. Mie散射模型Mie散射模型适用于颗粒物尺寸较大的情况，例如大气中的雾霾颗粒。

Mie散射模型可以描述光在颗粒上的散射和吸收过程。

在图像处理中，可以利用Mie散射模型对雾霾天道路图像进行去雾处理。

该方法主要通过估计图像中散射光的强度，消除雾霾颗粒造成的影响，使道路图像恢复清晰度。

2. Rayleigh散射模型Rayleigh散射模型适用于颗粒物尺寸远小于光波长的情况。

在雾霾天气中，颗粒物的尺寸通常较小，因此Rayleigh散射模型更适用于描述光在大气中的传播。

然而，在实际应用中，Rayleigh散射模型对雾霾天道路图像的清晰化处理效果较差。

三、基于大气散射模型的道路图像清晰化方法1. 视频图像去雾算法雾霾天气中的道路图像往往是由连续的视频图像组成的。

因此，可以利用视频图像的时空信息，结合大气散射模型进行去雾处理。

该方法首先对视频图像序列进行背景建模，估计每帧图像中的散射光分布。

然后根据大气散射模型，去除散射光的影响，最终得到清晰的道路图像。

2. 多尺度图像去雾算法基于大气散射模型的道路图像清晰化还可以利用多尺度图像处理技术。

该方法通过将道路图像分解为不同尺度的图像，分别进行去雾处理。

首先对图像进行小波变换，得到不同尺度的图像分量。

然后根据大气散射模型，对每个尺度的图像进行去雾处理。

图像去雾方法和评价及其应用研究图像去雾方法和评价及其应用研究一、引言在自然环境中，雾是一种常见的气象现象。

不可避免地，雾会影响人们对远距离物体的识别和辨认能力，同时也降低了图像的质量。

因此，图像去雾技术的研究和应用变得越来越重要。

本文将介绍图像去雾的基本原理和常见方法，并重点探讨目前应用于图像去雾评价的指标和方法。

二、图像去雾方法图像去雾的目标是恢复被雾遮挡的真实场景。

目前，已经有多种图像去雾方法被提出和研究。

根据去雾方法的基本原理，可以将图像去雾方法分为物理模型方法和统计模型方法。

1. 物理模型方法物理模型方法基于对雾的形成机制进行建模和分析，通过估计雾的传输模型来去除图像中的雾。

典型的物理模型方法有海平面模型、单一scatter模型和双scatter模型等。

（1）海平面模型海平面模型认为景物表面具有 Lambertian 反射特性，雾的光传输模型可以表示为 I(x) = J(x)t(x) + A(1 - t(x))，其中I(x) 和 J(x) 分别表示观测到的雾图像和无雾图像在像素 x 处的亮度值，t(x) 表示像素 x 处的透射率，A 表示大气光值。

根据这个模型，可以通过估计透射率 t(x) 和大气光值 A 来去除图像中的雾。

（2）单一scatter模型单一scatter模型认为雾粒子只发生一次散射，透射率可以通过改进的Retinex算法进行估计。

改进的Retinex算法可以通过最小二乘法和约束优化方法去除雾图像中的散射成分。

（3）双scatter模型双scatter模型认为雾粒子发生了两次散射，透射率可以通过解半无限光传输方程进行估计。

然后可以利用估计的透射率和大气光值去除雾图像中的散射成分。

2. 统计模型方法统计模型方法通过研究和利用图像中不同区域的统计特性来去除雾。

典型的统计模型方法有基于局部特征的方法和基于全局特征的方法。

（1）基于局部特征的方法基于局部特征的方法主要通过分析图像的纹理信息和对比度来去除雾。

雾天退化图像的清晰化方法研究的开题报告题目：雾天退化图像的清晰化方法研究研究目的和意义：随着社会的发展，图像处理技术在物体识别、人机交互、虚拟现实等领域得到了广泛应用。

然而，在环境不良的条件下拍摄的图像往往存在着雾天退化现象，即图像显示模糊、色彩失真、细节模糊等，严重影响了图像的质量和增强了图像处理的难度。

因此，对于雾天退化图像的清晰化方法的研究具有重要的意义，对于提高图像质量、增强图像处理的效果具有实际应用价值。

研究内容：本文将从以下几个方面进行研究：1. 雾天退化图像的成因和特点分析：对雾天退化图像的成因进行深入的研究，以及雾天退化图像的特点进行分析，为研究清晰化方法提供基础。

2. 基于传统算法的清晰化方法：通过对基于传统算法（如直方图均衡化、中值滤波、锐化等）的清晰化方法进行研究和实验验证，给出相应的优缺点和适用范围，为后续研究提供基础。

3. 基于深度学习算法的清晰化方法：针对深度学习算法在图像处理领域的优势，结合卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，提出对雾天退化图像进行清晰化的方法，为图像处理提高效果提供新思路。

预期结果：通过上述研究，预期可以得到以下几个结果：1. 对雾天退化图像成因和特点有更加深入的认识。

2. 对传统清晰化算法在雾天退化图像中的效果进行了充分的研究和实验验证。

3. 针对深度学习算法在图像处理领域的优势，提出基于CNN等深度学习算法的雾天退化图像清晰化方法，并得到相应的实验验证。

参考文献：1. Zhang, K., Patel, V. M., & Chellappa, R. (2018). Densely connected pyramid dehazing network. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2. He, K., Sun, J., & Tang, X. (2009). Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.3. Berman, D., Treiber, A., & Avidan, S. (2016). Non-local Image Dehazing. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.。

基于Retinex模型的雾天图像清晰化算法黄山风景区全年雨雾天气近200天，常规的视频监控系统在这种天气下，很难发挥作用。

为了解决这个问题，黄山针对雾天图像对比度降低的退化现象，提出了一种快速的对比度增强算法。

通过简单变换后发现，大气散射模型的数学表达式符合Retinex模型，因此采用Retinex算法来提高图像的对比度。

同时提出了一种新的平滑保边滤波，用来快速估计Retinex算法中的照度。

它的每次迭代仅需要三次均值滤波，时间复杂度低。

对于彩色图像，通过非线性指数增强图像的饱和度。

实验结果表明，提出的清晰化算法能有效增强雾天图像的对比度（特别是降质严重的低对比度区域），改善彩色图像的色彩，同时较好的保持图像的边缘。

标签：雾；Retinex；对比度；保边滤波；饱和度1、引言黄山，素以奇伟绝俗、灵秀多姿著称于世。

其全年雨雾天气近200天，弥漫在空中的雾气模糊了人们的视线，使得景物的能见度大幅降低，图像中蕴含的许多特征都被覆盖或模糊。

并且图像退化程度跟图像景物到摄像头的距离相关，距离越远，距离越远，退化越严重。

因此，这种退化在空间上是不均匀的。

图像去雾算法主要经历了3个研究阶段：传统图像增强方法，比如直方图处理[1][2]、小波方法[3]和retinex[4]等。

由于雾天退化图像的空间不均匀，这类方法效果有限。

基于物理模型的多图像（或多数据源）复原方法。

由于退化模型与成像距离密切相关，而基于单幅图像很难获得准确的深度信息。

因此，这类方法通过多图像（或多数据源）得到图像深度信息后利用物理模型达到复原的目的。

Narasimhna 等人提出了多种提取场景深度信息的方法，有些需要用到不同天气状态下相同景物的图像[5]，有些利用偏振光的方法[6]。

基于大气散射模型的方法能够在雾天图像增强上达到较好的效果，但要求多图像（或多数据源），因此在实际应用上具有一定的局限性。

基于物理模型的单幅图像复原方法。

由于考虑了雾天成像的物理模型和仅使用单幅图像，这类方法是近年来研究的热点和难点，取得了很大的进展。

雾天条件下图像的恢复研究的开题报告文献综述：雾天天气对图像的影响十分显著，会使图像变得模糊、失真、色彩偏差严重，给人类的视觉观感以及计算机视觉算法的准确性带来了很大的影响。

因此，对于雾天条件下图像的恢复的研究一直是计算机视觉、图像处理领域的热点问题之一。

近年来，国内外学者对于雾天条件下图像恢复的算法进行了广泛的研究。

研究结果可以分为两种主要的方向：一种是基于图像退化模型的图像去雾算法，另一种则是基于深度学习的图像去雾算法。

1. 基于图像退化模型的图像去雾算法通过建立雾天天气的图像退化模型，来恢复图像的清晰度。

其中，常见的模型为简单的线性模型，即将雾天图像分解为雾图像和场景图像两个部分，从而将去雾过程简化为去除雾图像的过程。

对于雾图像的去除又可分为以下几种方式：（1）固有图像分解法固有图像分解（intrinsic image decomposition）可以将雾图像分解为固有图像和雾图像两部分，进而提取雾图像的深度信息，并基于深度信息来进行图像去雾处理。

（2）暗通道先验法暗通道先验法（dark channel prior）是一种基于物理学原理的去雾算法，该算法基于“任何天空区域上的像素在某种颜色通道上至少有一个值非常小”，从而提出了类似“暗通道”的概念，并以此来推理出雾世界中的深度信息。

（3）多尺度分解法多尺度分解法是将图像进行多尺度分解，并使用多尺度信息来辅助图像去雾处理。

该方法被广泛应用于加速去雾算法的运算速度，同时在增加去雾的效果上也有很好的表现。

2. 基于深度学习的图像去雾算法深度学习在图像去雾中发挥了非常重要的作用。

可以通过构建深度学习模型来进行雾天图像的恢复。

其中，更为流行的是针对图像去雾的卷积神经网络（CNN），其可以直接学习图像的高层次特征，并在反卷积的过程中恢复出原始图像。

研究内容：本论文主要是针对雾天条件下图像的恢复研究，并基于此设计出一组基于深度学习的图像去雾算法。

具体的研究内容如下：1. 对雾天天气下的图像恢复技术深入研究，包括基于图像退化模型的图像去雾算法以及基于深度学习的图像去雾算法。

一种有雾天气图像景物影像的清晰化方法一种有雾天气图像景物影像的清晰化方法摘要：雾天气会影响景物图像的清晰度以及细节的表现，给图像处理和分析带来一定的困难。

本文提出一种基于图像去雾的方法，通过分析雾天气造成的图像模糊、对比度低下、色彩偏离等问题，结合图像增强和去噪处理，最终实现有雾天气图像的清晰化。

通过实验结果验证，本方法能够有效地改善雾天气图像的质量，提高景物细节的清晰度，为相关领域提供了一种重要的技术手段。

1. 引言雾天气是大气中水汽凝结成微小的水滴或冰晶悬浮在空中形成的天气形态。

在雾天气环境下，图像中的景物会受到雾霾的遮挡，导致图像清晰度下降，局部细节丢失。

这对于很多应用领域，如机器视觉、交通监控、无人驾驶等来说，都是一个严重的问题。

因此，如何有效地清晰化有雾天气图像成为了一个热门的研究方向。

2. 雾天气图像的特点分析雾天气图像具有以下主要特点：模糊、对比度低下、色彩偏离。

首先，雾天气图像由于雾霾遮挡，会导致景物轮廓模糊不清，细节无法看清。

其次，雾天气中的光线受到雾滴散射的影响，导致图像细节灰度范围缩小，对比度降低。

最后，由于大气折射和散射，雾天气图像的色彩会发生偏移，使得图像的色彩表现不准确。

3. 清晰化方法的设计思路为了克服雾天气图像的上述问题，本文提出了一种基于图像增强和去噪处理的清晰化方法。

具体思路如下：（1）估计大气散射系数：通过分析雾天气图像中的亮度和颜色信息，估计图像中的大气散射系数，以便后续处理中减少雾霾的影响。

（2）雾霾去除：利用估计得到的大气散射系数，对原始图像进行雾霾去除操作，通过减少雾滴散射对图像的影响，使得图像中的景物更加清晰。

（3）图像增强：对去雾后的图像进行对比度增强和细节增强操作，以强化图像中的细节信息，提高图像的清晰度。

（4）去噪处理：对增强后的图像进行去噪处理，消除雾天气图像中噪声的影响，使得图像更加清晰、自然。

4. 实验结果与分析为了验证本文提出的清晰化方法的有效性，选取了一组有雾天气图像进行实验。

图像去雾方法和评价及其应用研究图像去雾方法和评价及其应用研究随着科技进步和计算机视觉的发展，图像处理技术在各行各业都得到了广泛应用。

在一些特殊环境下，如雾霾天气或者高海拔地区，图像中常常会存在雾气，这会显著降低图像质量和可视性。

因此，图像去雾成为了计算机视觉研究中的一个重要方向。

本文将介绍一些常见的图像去雾方法及其评价方式，以及该领域的一些应用研究。

首先，我们来了解一些常用的图像去雾方法。

目前，图像去雾方法主要可以分为两类：物理模型方法和深度学习方法。

物理模型方法利用了光线传播和雾气散射的物理过程，通过建立数学模型来还原原始图像。

其中，最经典的方法是单幅图像去雾方法。

该方法基于以下假设：在雾天中，远处的物体看起来更模糊，而近处的物体看起来更清晰。

根据这一假设，可以通过估计雾的传输函数、恢复场景的深度信息和颜色信息来去除图像中的雾气。

另外，还有一些基于多尺度分解和局部对比度的方法，通过对图像进行滤波和修复来改善图像的清晰度。

深度学习方法则依靠大量的数据和强大的计算能力进行图像去雾。

这类方法利用深度卷积神经网络来学习雾去除的过程。

经过训练后，网络可以通过输入一张有雾的图像，输出一张去雾后的图像。

这种方法的优势在于不需要手动提取特征，能够自动学习复杂的图像特征，并且通用性强。

因此，深度学习方法在图像去雾领域取得了令人瞩目的成绩。

接下来，我们来讨论一下图像去雾方法的评价。

图像去雾方法的评价主要可以从两个方面进行：客观评价和主观评价。

客观评价是通过一些数学指标来评估去雾效果的好坏。

常用的客观评价指标有均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）等。

这些指标可以定量地测量去雾算法修复图像与原始图像之间的差异，从而评价去雾算法的性能。

主观评价则是通过人眼进行视觉感知的方式来评价去雾结果的质量。

主观评价主要通过请专家或者普通用户来进行图像质量的主观评估。

常用的方法有需要让专家打分的主观评估方法、要求专家进行辨认的实验以及要求参与者选择最佳结果的实验等。

第二章基础理论本章主要介绍在本文工作中所涉及到的一些基础理论和方法。

首先介绍与雾天成像密切相关的大气散射模型，然后介绍数字图像对比度增强中的一些基本方法，接着对彩色图像处理中用到几种彩色模型进行介绍，最后对小波变换、脊波变换以及曲波变换进行简述。

２．１大气散射物理模型物理媒质对光的散射作用＿‘直都是大气光学和天文学研究的热点１２７１。

总的来说，散射的物理本质是非常复杂的，散射现象与媒质组成（包括微粒的类型、方向性、大小、分布等）以及入射光的状态（包括入射光的波长．偏振状态、入射方向等）有着密切的关系。

大气对光线的散射主要是大气中的微粒引起的，Ｍｉｅ散射理论１２引对大气散射现象作了详细的解释。

但为了简化物理模型，并保证后续图像处理的有效性，这里只对入射光的衰减（Ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ）和环境光（Ａｉｒｌｉｇｈｔ）的掺入两种物理现象进行分析…“。

需要指出的是，上述的简化模型是在以下假设条件下作出的：（１）图像景物距离在数公里范围内：（２）天气状态不随空间改变，即微粒的类型和密度分布具有空间不变性。

也就是说，该模型近似认为大气是均匀的。

凹２—１大气散射模型示意幽２．１，１入射光的衰减现象从图（２－１）可以看出，由于大气微粒的散射作用，从景物点所反射的光（入射光）的部分光通量被微粒吸收和反射，使到达观察者的入射光被衰减。

ＨＳＩ模型是Ｍｕｎｓｅｕ提出的彩色模型，这种模型对人来说是自然、直观的，同时也有利于图像处理。

其中，Ｉ表示强度或亮度，Ｈ和Ｓ分别表示色调和饱和度（这两个参数包含了重要的彩色信息）。

图２－６的色环描述了这三个参数。

色调由角度表示，彩色的色调反映了彩色最接近什么样Ｈ１３彩色系统的光谱波长。

不失一般性，可假定０。

的斛２－６彩色为红色，１２０。

为绿色，２４０。

为蓝色。

测度从０变化到２４０度覆盖ｊ７所有可见光谱的彩色。

在２４０。

到３００。

之间是人眼可见的非光谱色（紫色）。

饱和度参数是色环的原点（圆一ｔｌ、）到彩色点的半径长度。

基于深度学习的雾天图像增强技术研究随着城市化的加速，雾天频繁出现，给人们的出行和生活带来了不便，甚至给交通运输、环境监测等领域带来了危害。

为了解决这一问题，许多学者开始对雾天图像增强技术进行了深入研究。

其中，基于深度学习的雾天图像增强技术成为最为热门的研究方向。

本文将从理论和实践两方面，探讨基于深度学习的雾天图像增强技术。

一、雾天图像增强技术的发展历程雾天图像增强技术的发展可追溯至上世纪八十年代，当时的人们主要是利用传统的图像处理算法进行雾天图像的增强，如伽马校正、直方图均衡、滤波等方法。

但是，这些传统方法往往会造成一定的副作用，比如伽马校正会让图像产生明显的色偏，直方图均衡过滤后的图像有可能过度增强某些局部区域的亮度以及对比度，从而损失部分细节。

近年来，随着深度学习技术的兴起，学者们开始探索基于深度学习的雾天图像增强技术。

深度学习技术通过一定的优化算法，能够自动进行特征学习和目标函数优化，可以有效地提高雾天图像增强的效果。

二、基于深度学习的雾天图像增强技术的理论基于深度学习的雾天图像增强技术通常采用神经网络模型进行实现，常用的模型有卷积神经网络和生成对抗网络等。

这些模型能够通过一定的训练，学习出一些特定任务的特征表示，从而达到对雾天图像的增强。

在设计深度学习模型时，学者们通常会针对雾天图像问题的特点进行特定的设计，如灰度变化范围较小、视觉信息受到严重影响等。

同时，学者们也会使用数据增强技术，如旋转、翻译、拉伸、裁剪等手段来增加模型的泛化能力，从而提高模型的鲁棒性。

三、基于深度学习的雾天图像增强技术的实践基于深度学习的雾天图像增强技术在实际应用中已经有了广泛的探索和应用。

例如，在交通运输领域，通过雾天图像增强技术可以提高汽车辆的可视性和安全性，减少交通事故的发生率；在环境监测领域，可通过雾天图像增强技术提高大气粒子的监测精度和准确性。

同时，学者们也在探索如何将基于深度学习的雾天图像增强技术与其他技术相结合，如基于视频的人脸识别、基于雷达的目标识别等应用。

薄雾条件下降质图像清晰化方法的研究的开题报告一、研究背景随着数字摄影技术的发展，人们能够轻易地获取大量的图像数据。

然而，由于各种因素的影响（如烟雾、雾霾、雨雪等自然灾害或环境污染），在一些条件下所拍摄的图像质量会受到影响，使得图像模糊、暗淡、失真等，从而影响图像的观感和应用效果。

因此，针对这种情况，图像清晰化成为图像处理技术中一个重要的研究领域。

二、研究意义在众多的图像处理技术中，图像清晰化技术因其应用广泛而备受关注。

在计算机视觉领域中，图像清晰化具有重要的应用，如监控摄像、人脸识别、医疗诊断等领域。

此外，图像清晰化技术的发展，也可以为其他领域的研究提供支撑，如天文学、建筑学等领域。

三、研究内容本研究将针对薄雾条件下拍摄的图像，开展相关的图像清晰化技术研究。

具体内容包括：1. 调研并综述目前主流的图像清晰化方法；2. 根据薄雾条件下的图像特点，探究适合该条件下的图像清晰化方法；3. 结合深度学习等技术，设计并实现相应的图像清晰化算法；4. 通过对大量实验数据的测试和对比分析，评估本文提出的图像清晰化算法的效果和可行性。

四、研究方法本研究将采用综合实验和理论研究相结合的方法，主要包括以下几个步骤：1. 收集薄雾条件下的图像数据，对数据进行预处理；2. 对现有的图像清晰化方法进行调研和综述，分析现有方法的优缺点；3. 设计并实现基于深度学习等技术的图像清晰化算法，利用收集到的数据进行训练；4. 对比分析各种方法的效果，并通过大量实验数据的测试和评估，找出最优算法。

五、预期结果通过本研究，预期取得以下方面的结果：1. 对薄雾条件下的图像的特点进行详细的调研和分析；2. 综述现有的图像清晰化方法，评估其优缺点；3. 设计并实现一种适用于薄雾条件下的图像清晰化算法，并通过大量实验数据进行测试；4. 评估所设计的算法的效果和可行性，探索一种更有效的图像清晰化技术。

六、研究进度本研究已经进行了初步的调研和文献综述，并设计出一套初步的算法方案。

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。