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雾天景物的清晰化技术一、主要内容本项目的目的是提高雾天下图像的清晰度。
随着数字化视频监测技术在各个领域越来越广泛的应用，要求监测系统的适用性也随着提高。
为了使监测系统在恶劣的天气环境下仍然能够正常工作，提出了恶劣天气环境下的清晰化技术，以通过软件手段来达到强化微弱信息的目的。
由于雾天的多发性，项目选择针对雾天图像处理。
利用图像增强技术和图像复原技术，针对雾天下图像退化特性来对图像进行处理。
经过对轻雾、大雾天气下采集的大量户外图像的处理结果表明，项目具有广泛的适用性。
二、技术水平国内外涉及此领域的研究很少，目前文献报道的技术是采用辅助雷达测距来实现图像的清晰化，应硬件设备要求比较高，所以只在军事领域中使用。
本项目因对硬件设备的要求不是很高，因此具有强大的竞争实力。
三、市场前景本项目技术实用价值高，具有广阔的市场前景。
该项目可以作为视频监测系统的前端处理部分，应用于交通监测、户外监视等。
并且在公安侦破案件等方面均可成为一个良好的辅助工具。
该项技术可大大提升目前户外监视系统的性能。
以其优异的技术优势和清晰度将会在市场中占有很大的比率。
四、投资额及来源前期的方法研究获国家教育部科学技术重点研究项目(01113)资助。
具有完全的自主版权。
下一阶段的深入研究及推广应用，希望通过另外的渠道获得资金的支持。
五、预期经济效益项目投产之后，利用目前通用的监视设备硬件，可以构造高性能的，对气候具有相当适应性监视系统。
同时，本软件系统也可独立使用，用作对采集到的雾天图像的清晰化处理。
保守估计每年的产值应该在5000万左右。
具有广阔的市场前景。
六、实施基础条件本项目要求配备目前通用的监视系统设备。
七、服务方式及费用本技术的服务方式可以采取转让、合作开发的形式。
项目报价面议。
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。
基于粗糙集的雾天图像清晰化方法研究的开题报告一、选题背景和意义雾天常常会影响到图像的清晰度和质量，给视觉识别和计算机视觉任务带来困难。
因此，对雾天图像的清晰化处理研究具有重要的理论和应用价值。
近年来，基于粗糙集理论的图像处理方法在图像清晰化领域得到了广泛应用并取得了优异的成果。
以此为基础，本文拟研究一种基于粗糙集的雾天图像清晰化方法。
二、研究内容和目的本文旨在研究一种基于粗糙集的雾天图像清晰化方法，具体内容包括：收集和整理不同雾度下的雾天图像数据集；通过粗糙集理论，提取雾天图像的特征信息，确定有用特征向量；基于粗糙集的图像清晰化方法，从特征向量序列中提取出有效信息，将其包含的信号分离出来并去雾去噪；最后，对处理好的图像进行评价和对比实验，验证该方法的有效性和可行性。
三、研究方法和技术路线本文将采用以下方法和技术路线：1. 集成相关研究成果，调研目前图像清晰化领域的最新研究动态，了解相关技术和方法的研究进展。
2. 建立不同雾度下的雾天图像数据集，通过粗糙集理论提取雾天图像的特征信息，确定有用特征向量。
3. 进行粗糙集的图像清晰化处理，通过特征向量序列提取有效信息，对图像进行去雾去噪。
4. 对清晰化后的图像进行评价和对比实验，验证该方法的效果和可行性。
四、预期成果和论文的创新点本文预计将获得以下成果：1. 建立不同雾度下的雾天图像数据集，为雾天图像清晰化处理提供实验数据集。
2. 提出基于粗糙集的雾天图像清晰化方法，能够有效降低雾天图像的噪声和模糊。
3. 对清晰化后的图像进行评价和对比实验，证明该方法在雾天图像清晰化领域的有效性和可行性。
本文的创新点在于：提出了一种基于粗糙集的雾天图像清晰化方法，该方法通过粗糙集理论提取信号特征，对雾天图像进行去雾去噪，相对于传统的方法，能更好地保留图像的细节特征和纹理信息，清晰化效果更佳。
五、研究的难点和挑战本文研究的难点和挑战在于：1. 如何在粗糙集理论下提取雾天图像的特征信息。
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。
图像快速去雾与清晰度恢复技术研究一、本文概述随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，图像去雾与清晰度恢复技术已成为当前研究的热点之一。
在实际应用中，由于大气散射、光照条件不佳、摄像头设备质量等因素，拍摄的图像常常出现雾霾、模糊等问题，严重影响了图像的视觉效果和后续处理的准确性。
因此，研究图像快速去雾与清晰度恢复技术，对于提高图像质量、增强图像信息的可读性具有重要意义。
本文旨在探讨图像快速去雾与清晰度恢复技术的研究现状和发展趋势，分析现有算法的优点和不足，并在此基础上提出一种新型的图像去雾与清晰度恢复方法。
该方法结合了深度学习、物理模型和多尺度分析等技术，通过构建高效的去雾网络模型，实现对雾霾图像的快速去雾和清晰度提升。
本文还将对所提方法进行实验验证，并与其他经典算法进行比较分析，以验证其有效性和优越性。
通过本文的研究，不仅可以为图像去雾与清晰度恢复领域提供新的理论和技术支持，还可以为相关领域的实际应用提供有益的参考和借鉴。
本文的研究成果也将为计算机视觉、图像处理、模式识别等领域的发展提供新的思路和方向。
二、图像去雾技术原理及方法图像去雾技术的目标是消除或减弱图像中的雾气效果，恢复图像的清晰度和细节。
这项技术主要基于大气散射模型和图像增强理论。
大气散射模型描述了光线在大气中的传播和散射过程，为去雾算法提供了理论基础。
而图像增强技术则用于提升图像的视觉效果，使其更接近无雾状态。
目前，图像去雾的方法大致可分为两类：基于物理模型的方法和基于深度学习的方法。
基于物理模型的方法：这类方法主要依据大气散射模型，通过估计场景深度和大气光等参数，恢复图像的清晰度和颜色。
代表性的算法有暗通道先验去雾、颜色衰减先验去雾等。
这些方法通常需要在图像中选取合适的区域进行参数估计，因此对图像内容有一定的依赖性。
基于深度学习的方法：近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在图像去雾领域也取得了显著成果。
基于深度学习的去雾方法通常通过构建深度神经网络模型，学习从有雾图像到无雾图像的映射关系。
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。
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。
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。
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。
基于深度学习的雾天图像增强研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，深度学习逐渐成为了图像处理领域的研究热点之一。
随着人类社会的不断进步，天气状况的变化经常影响着人们的出行和生活。
在一些特殊的天气情况下，如雾天，会对人们的活动造成很大的影响。
因此，在这篇文章中，我将介绍基于深度学习的雾天图像增强研究，以期为改善雾天对人们日常生活的影响提供可行的解决方案。
一、深度学习技术在图像处理中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术。
与其他机器学习技术相比，深度学习在图像处理方面具有独特的优势。
与传统的图像处理算法相比，深度学习技术可以更好地提取图像中的信息，从而实现更准确、更高效的图像处理。
在图像增强方面，深度学习技术常常被用于在降噪、去模糊、对比度增强和色彩校正等方面。
其中，降噪是深度学习图像增强中最常用的技术之一。
在雾天图像增强中，降噪也是一个非常重要的步骤。
二、雾天图像增强的研究现状在一些特殊的天气条件下，如雾天、雨天等，普通的照片可能会出现一些质量问题，例如模糊、色彩失真等等。
当然，这些问题对于普通民众的日常拍照并不会造成很大的影响。
但对于一些特殊需求的场景，如交通监控、无人驾驶、目标检测等领域，雾天图像增强技术的应用就是一个关键的问题。
雾天图像增强的方法有很多种，常见的有单幅图像去雾技术、多幅图像去雾技术以及基于深度学习的图像增强技术等等。
随着深度学习技术的不断完善和提高，越来越多的学者开始探索基于深度学习的图像增强技术。
这些技术已经取得了一些较为显著的成果。
三、基于深度学习的雾天图像增强研究目前，基于深度学习的雾天图像增强技术已经成为了雾天图像处理研究的热点之一。
这些技术主要可以分为三类：基于生成对抗网络的去雾、基于循环神经网络的去雾、以及不依赖端到端的图像增强技术。
生成对抗网络是一类深度学习模型，可以从噪声数据中生成更加真实的图像。
在图像增强方面，生成对抗网络的应用主要是使用对抗网络来建立一种映射关系，将模糊或雾状的图像映射为清晰的图像。
