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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。
毕业论文(设计) 题目数字图像去雾算法研究学生姓名学号院系计算机与软件学院专业计算机科学与技术指导教师声明本人郑重声明：1、持以“求实、创新”的科学精神从事研究工作。
2、本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。
3、本论文中除引文外，所有实验、数据和有关材料均是真实的。
4、本论文中除引文和致谢的内容外，没有抄袭其他人或其他机构已经发表或撰写过的研究成果。
5、其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示了谢意。
作者签名：日期：目录1 引言 (1)2 图像去雾算法 (1)2.1 基于光照分离模型的图像去雾算法 (2)2.1.1 算法概述 (2)2.1.2 同态滤波 (3)2.1.3 模型简介 (3)2.1.4 偏微分方程求解 (4)2.2 基于直方图均衡化的图像去雾算法 (7)2.2.1 算法概述 (7)2.2.2 直方图修正技术的基础 (7)2.2.3 直方图的均衡化 (8)2.2.4 直方图均衡化的算法步骤 (9)2.3 基于暗原色先验的图像去雾算法 (10)2.3.1 算法概述 (10)2.3.2 已有雾成像模型 (10)2.3.2 暗原色先验 (11)2.3.3 暗原色先验去雾算法分析 (11)3 数字图像去雾系统的设计 (12)3.1 开发工具—MATLAB (12)3.2系统设计 (13)3.3 菜单设计 (13)3.4 模块设计 (13)3.5 界面设计 (14)3.5.1 界面设计原则 (14)3.5.2 界面设计步骤 (14)4 数字图像去雾系统的实现 (19)4.1图片打开模块 (19)4.2基于光照分离模型的图像去雾模块 (19)4.2.1 同态滤波及光照分离代码 (19)4.2.2 去雾效果图 (21)4.2.3 结果分析 (21)4.3基于直方图均衡化的图像去雾模块 (22)4.3.1 代码 (22)4.3.2 去雾效果图 (23)4.3.3 结果分析 (23)4.4基于暗原色先验的图像去雾模块 (24)4.4.1代码 (24)4.4.2 去雾效果图 (25)4.4.3 结果分析 (26)4.5图片保存模块 (26)5 系统运行效果 (27)5.1 整体界面运行效果 (27)5.2 文件打开运行效果 (27)5.2 基于光照分离模型图像去雾效果图 (28)5.3直方图均衡化图像去雾效果图 (29)5.4基于暗原色先验的去雾效果图 (30)5.5文件保存界面效果图 (30)6 结论 (31)数字图像去雾算法研究摘要：图像去雾是指运用一定的模型或算法，对已经雾化的图像进行处理，达到还原图像本来特征的过程。
基于偏振成像的快速去雾算法
冯晓峰;徐圣奇;刘杰
【期刊名称】《现代信息科技》
【年(卷),期】2022(6)17
【摘要】雾霾导致的图像质量退化、图像可视性降低,给交通运输、视频监控乃至军事侦察等带来很大的困难。
现有去雾方法的算法复杂度较高,无法满足实时监测或侦察的需求。
针对此问题,提出了一种基于偏振成像的快速去雾算法,在大气散射成像模型的基础上,通过合理假设并充分利用偏振探测优势,有效降低了算法复杂度,能够在更短的处理时间内取得与暗通道方法相似的去雾效果,可以广泛应用于实时去雾监测与侦察领域。
【总页数】4页(P94-97)
【作者】冯晓峰;徐圣奇;刘杰
【作者单位】中国电子科技集团公司第二十七研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于大气散射模型的偏振图像去雾算法研究
2.基于偏振特性的图像去雾算法
3.基于暗通道先验原理的偏振图像去雾增强算法研究
4.基于大气散射模型的偏振图像去雾算法研究
5.基于大气散射模型的偏振图像去雾算法
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第22卷第3期2017年5月集美大学学报（自然科学版）Journal o f Jim e i U n iv e rs ity( N atu ral S cience)V o l. 22 No. 3M ay 2017[文章编号]1007 -7405(2017)03-0060-09基于偏振特性的雾霾降质图像融合复原方法彭文竹\王钦、吴亚建\张禹2(1.集美大学诚毅学院，福建厦门361021; 2.福建江夏学院电子信息科学学院，福建福州350108)[摘要]在大气散射理论模型的基础上，分析了利用图像的偏振信息复原雾天图像的方法。
根据图像偏振信息的复原算法原理，研究了偏振特性的图像配准融合方法，并在此基础上采用搜索最佳正态分布算法及自适应二维维纳滤波方法对模型参数的大气光和环境光深度图进行估算，从而根据偏振图像复原方程达到复原清晰景物图像的目的。
在M A T L A B仿真平台进行图像复原测试，并进行主客观评价分析，结果表明该方法可以取得较好的图像复原效果。
[关键词]偏振光；图像融合；正态分布；深度图；维纳滤波[中图分类号]TP391Image Fusion Restoration Algorithm Based onPolarization Characteristics of HazePENG Wenzhu1，WANG Qin1，WU Yajian1，ZHANG Yu2(1. C hengyi U n ive rsity C o lle g e，Jim ei U n iv e rs ity，X iam en 361021，C h in a；2. E le ctro n ic and In fo rm a tio n Science C olleg e，F u jia n Jiangxia U n iv e rs ity，Fuzhou 350108，C h in a)Abstract ：This paper analyzes the fog and haze days degraded image restoration method by polarization properties of light based on atmospheric scattering model.The principle of image registration and fusion is considered in depth，and a different image fusion method based on the polarization characteristics of fog is proposed according to the principle of polarization image fusion.To achieve a clear image from the fog degraded image，the parameters of atmospheric light and ambient light's depth map are estimated by using the optimal normal distribution algorithm and adaptive wiener filtering.The results show that，the proposed method in this paper can bring about better image restoration effect through the MATLAB simulation platform and analyze the experiments by subjective and objective evaluation.Keywords：polarized light;image fusion；normal distribution；depth map;wiener filtering0引言雾霾天气时，由于大气散射的影响使户外自然场景图像出现对比度降低的现象，无法满足大多视 觉系统准确提取图像特征的要求，造成这些应用系统无法正常工作。
第50卷第4期#2020年4月#激光与红外LASER&INFRAREDVod50,No.4Apid2020文章编号：1001-5078(2020)04-0493-08-图像与信号处理-基于暗通道先验原理的偏振图像去雾增强算法研究游江，刘鹏祖,容晓龙，李斌,徐韬祜（中国华阴兵器试验中心，陕西华阴714200）摘要:在装备试验与测试中，常规光学成像系统极易受气象环境（如雾霾、沙尘等）影响，导致探测距离、成像效果、测量精度等受到大幅限制，从而严重影响目标成像效果及关键参数获取。
如何增强雾霾条件下光学探测识别能力及成像质量，成为了当前急需解决的关键问题。
本文利用偏振成像优势，结合暗通道先验原理，提出了基于暗通道先验原理的偏振图像去雾增强算法。
该算法首先利用采集到的偏振图像提取偏振特征，计算偏振度和偏振角；同时，采用基于区域增长算法自动提取出天空区域，对天空区域进行大气光参数估计，获取大气光偏振度及偏振角相关参数估计；然后，结合暗通道先验原理，获取无穷远处大气光强，进而计算各像素点的大气光强；最后，建立在大气物理退化模型基础上，实现图像去雾增强。
实例分析与验证中，通过主观评价与客观评价两种方法，对比本文提出的方法和常见其他方法，实际结果表明，本文算法去雾增强能力较强，能有效提升光学系统的探测识别能力及成像质量,对雾霾条件下武器装备关键参数获取具有重要意义。
关键词：暗通道先验原理;偏振图像；去雾增强算法；大气散射模型;探测识别中图分类号:TP391文献标识码:A DOI：10.3969/j.dsn.1001-5078.2020.04.019Dehazing and enhancement research of polarized image based ondark channel priori principleYOU Jiang,LIU Peny-zu,RONG Xiao-long,LI Bin,XU Tao-hu(Huayin Weapon Test Center of China,Huayin714200,China)Abstract:In equipment test,convenPonai opPcai imaging system is very vulnerable to meteorological environment(such ashaze,sand and dust),which eesuatsin thedetection distance,imaginge o ectand measueementaccueacsbe-inggeeatasaimited, thusseeiousasa o ectingtheimaginge o ectoothetaegetand theacquisition ookespaeametees.Howtoenhancetheopticaadetection and eecognition abiaitsand imagingquaaitsundeehazeconditionshasbecomeakes problem to be solved uryently.In this paper,based on the advantage of polarization imaging and dark channel prioripeincipae, apoaaeization imagede-ooggingenhancementaagoeithmispeoposed.Fiest,thepoaaeization chaeacteeisticsaeeeiteacted oeom theco a e cted poaaeization images,and thepoaaeization degeeeand poaaeization angaeaeecaacuaated.Atthesametime,theskseegion isautomatica a seiteacted based on theeegion geowth aagoeithm,and theatmospheeicaightpaeameteesaeeestimated ooetheskseegion,then theatmospheeicaightpoaaeization degeeeand poaaeization angaepaeameteesaeeestimated.Then,theatmospheeicaightintensitsatinoinitedistancesisobtained bscombiningthedaekchanneapeioeipeincipae,and then theatmospheeicaightintensitsatinoinitedistancesTheatmospheeicaightintensitsoo each piieaiscaacuaated.Fina a s,based on theatmospheeicphssicaadegeadation modea,imagedehazingand enhancement are realized.In case analysis and verification,through subjective evaluation and objective evaluation,the methodpeopos d in thispap eiscompaed with oth ecommon m thods.Th actuaaesuatsshowthat,th aagoeithmhassteongabiaitsoooogemoeaaand nhanc m nt,and itcan o ctie asimpeoe th d tction and ecognition abiaitsand imaging quality of the ophcai system.It is of great significance for acquiring key parameters of weapon equipment underhazeconditions.Keywords:dark channel priori principle；polarization image；fog removal enhancement；atmospheric scattering model；detection and eecognition基金项目：军内重点科研基金项目资助。
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。
基于偏振特性的图像去雾算法探究
摘要：
雾霾天气严峻影响人们的视觉观感和摄影作品的质量，因此，图像去雾技术越来越受到探究者的关注。
在过去的几十年里，人们提出了多种图像去雾算法，但是这些算法在一些特定场景中依旧存在一些问题。
本文基于偏振特性对图像去雾算法进行了探究，通过分析图像的偏振信息，提出了一种新的去雾算法，并进行了试验证明其有效性。
1. 引言
在雾霾天气条件下，光线与雾粒子互相作用，导致图像质量下降，细节模糊。
图像去雾算法的目标是从有雾图像中恢复出真实场景的细节和颜色。
2. 相关探究
在过去的几十年里，探究者们提出了多种图像去雾算法，主要分为物理模型方法和统计模型方法。
物理模型方法将雾霾作为光传播过程的模型，并利用物理方程对图像进行去雾。
统计模型方法则通过分析图像的统计特性来恢复图像细节。
3. 偏振特性分析
偏振特性可以提供光线传播过程的重要信息。
我们通过对带有雾的图像进行偏振分析，发此刻不同区域的偏振状态会发生变化，这种变化与雾强度和距离成反比。
这为我们探究图像去雾提供了新的思路。
4. 基于偏振的图像去雾算法
我们提出了一种基于偏振的图像去雾算法。
起首，我们对输入图像进行偏振分析，得到图像的偏振状态信息。
然后，我们依
据偏振信息预估雾强度和雾深。
最后，我们通过使用预估得到的雾强度和雾深对图像进行去雾处理。
试验证明，我们的算法可以在不损失细节的状况下有效地去除图像中的雾霾。
5. 试验结果与分析
我们对不同场景下的雾霾图片进行了试验，并与其他经典的图像去雾算法进行了对比。
试验结果表明，基于偏振的图像去雾算法能够更好地恢复真实场景的细节和颜色，相比其他算法具有较好的性能。
6. 结论与展望
本文基于偏振特性进行了图像去雾算法的探究，并提出了一种新的算法。
试验证明，我们的算法在去雾效果和图像细节恢复方面具有一定的优势。
然而，目前的算法还存在一些局限性，我们将进一步深度探究，改进算法的性能和稳定性。
7. 致谢
在本文的撰写过程中，我们得到了许多人的援助和支持，特此致以真诚的谢意。
雾霾是指大气中悬浮的颗粒物和气溶胶物质，对人体健康和平时生活造成了严峻影响。
图像去雾技术可以有效地消除图像中的雾霾，恢复真实场景的细节和颜色。
然而，由于雾霾的复杂性和不行猜测性，现有的图像去雾算法在一定程度上存在着去除细节、产生伪影等问题。
因此，针对这些问题，本文提出了一种基于偏振的图像去雾算法，通过对雾霾图像进行偏振分析，得到图像的偏振状态信息，并依据偏振信息预估雾强度和雾深，最后利用预估得到的雾强度和雾深进行去雾处理。
在试验过程中，我们采集了不同场景下的雾霾图像，并将其与其他经典的图像去雾算法进行了对比。
试验结果表明，基
于偏振的图像去雾算法能够更好地恢复真实场景的细节和颜色，相比其他算法具有较好的性能。
通过对比试验结果，我们可以发现，在不同区域的偏振状态会发生变化，这种变化与雾强度和距离成反比。
因此，我们可以依据偏振状态信息来预估雾强度和雾深，并依据预估结果进行去雾处理。
值得注意的是，基于偏振的图像去雾算法依旧存在一些局限性。
起首，该算法对光照条件较为敏感，当光照条件较暗或光照不匀称时，算法的效果可能会受到影响。
其次，算法对于高频细节的恢复效果不够抱负，可能导致图像细节部分出现模糊的状况。
此外，算法还存在一定的计算复杂度，需要消耗较多的计算资源。
针对上述问题，我们将进一步深度探究，改进算法的性能和稳定性。
起首，我们可以思量引入更多的先验知识，例如光照模型和纹理特征，以提高算法对不同光照条件下的图像去雾效果。
其次，可以通过多标准分析和自适应参数选择来提高算法对高频细节的恢复效果。
最后，我们可以进一步优化算法的计算复杂度，提高算法的实时性和好用性。
在本文的撰写过程中，我们得到了许多人的援助和支持。
感谢全部为本文提供数据和技术支持的人员，特殊是感谢导师的指导和悉心培育。
同时，我们还要感谢全部参与试验的志愿者，他们的付出访得我们得以完成本探究工作。
综上所述，本文提出了一种基于偏振的图像去雾算法，并通过试验结果验证了算法的有效性。
然而，算法依旧存在一些局限性，需要进一步探究和改进。
信任在不久的将来，基于偏振的图像去雾算法将会在实际应用中发挥更大的作用，为我们提供明晰和真实的图像
在本文中，我们提出了一种基于偏振的图像去雾算法，并通过试验结果验证了其有效性。
然而，我们也发现了一些算法的局限性，包括对光照条件的敏感性、对高频细节恢复效果不佳以及较高的计算复杂度。
针对这些问题，我们提出了一些改进算法的思路，包括引入更多先验知识、多标准分析和自适应参数选择、优化计算复杂度等。
起首，我们可以思量引入更多的先验知识来改善算法在不同光照条件下的效果。
光照模型和纹理特征是可以被利用的先验知识。
通过理解光照条件对图像的影响，我们可以更好地调整参数和权重，从而提高算法在不同光照条件下的去雾效果。
另外，纹理特征可以用于恢复图像细节，通过对纹理特征的分析和重建，可以改善算法对高频细节的恢复效果。
其次，我们可以通过多标准分析和自适应参数选择来提高算法对高频细节的恢复效果。
在不同标准下分析图像，可以更好地抓取图像的细节信息。
通过对不同标准下的图像进行去雾处理，并结合自适应参数选择策略，可以更好地恢复图像的细节，并缩减模糊现象的出现。
最后，我们可以进一步优化算法的计算复杂度，提高算法的实时性和好用性。
当前的算法在处理大规模图像时可能消耗较多的计算资源，限制了其在实际应用中的应用范围。
通过优化算法的计算过程和使用更高效的计算方法，可以降低算法的计算复杂度，提高算法的实时性和好用性。
在本文的探究过程中，我们得到了许多人的援助和支持。
感谢全部为本文提供数据和技术支持的人员，特殊是感谢导师的悉心指导和培育。
同时，我们还要感谢参与试验的志愿者，他们的付出访得我们得以完成本探究工作。
综上所述，本文提出了一种基于偏振的图像去雾算法，并
验证了算法的有效性。
然而，算法依旧存在一些局限性，需要进一步探究和改进。
我们信任，在不久的将来，基于偏振的图像去雾算法将在实际应用中发挥更大的作用，为我们提供明晰和真实的图像。
通过改进算法的性能和稳定性，我们可以进一步提升图像去雾的效果，满足更多实际应用的需求。
