基于单幅图像的去雾算法研究

贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法1. Introduction1.1 Background1.2 Problem statement1.3 Objectives1.4 Contributions2. Literature review2.1 Image dehazing techniques2.2 Bayesian framework2.3 Related work3. Bayesian framework for single-image dehazing3.1 Model formulation3.2 Prior distributions3.3 Likelihood function3.4 Bayesian inference4. Experimental results4.1 Datasets and evaluation metrics4.2 Comparative analysis4.3 Subjective evaluation5. Conclusion and future work5.1 Summary of contributions5.2 Limitations and future directions5.3 ConclusionNote: the outline is provided by an AI language model, so the content may not be accurate or complete.第一章是引言，用于介绍文章的主题、研究问题、目标和意义，并阐述文章的贡献。

本论文的主题是贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法。

在自然场景的图像中，雾气是不可避免的，而这些雾气对于图像的清晰度和色彩的准确性产生不良的影响，因此，去雾算法是图像处理的重要研究领域之一。

研究单幅图像去雾算法在贝叶斯框架下的应用，是一个具有挑战性和实际意义的课题。

这一章节首先介绍了贝叶斯框架在图像处理中的应用优势和意义。

结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法随着科技的不断发展，数字图像处理技术在各行各业中都扮演着重要的角色。

图像去雾是数字图像处理中的一个重要领域，其应用范围涉及到无人机航拍、自动驾驶、安防监控等领域。

在这些领域中，图像质量直接影响到系统的性能和效果。

如何去除图像中的雾霾成为了一个重要的研究课题。

在图像去雾算法中，常常会结合多种图像处理技术来提高去雾效果。

本文将介绍一种结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法，该算法能够在保持图像细节的同时有效去除图像中的雾霾。

1. 高斯滤波高斯滤波是一种常用的图像平滑技术，其基本思想是根据高斯函数的形状对图像中的像素进行加权平均。

高斯滤波可以有效的抑制图像中的噪声，同时可以保留图像的边缘信息。

在去雾算法中，高斯滤波可以用来对图像进行预处理，去除图像中的部分噪声和干扰，从而提高后续处理的效果。

2. 导向滤波步骤1：对输入的雾霾图像进行预处理，使用高斯滤波去除部分噪声和干扰。

步骤2：利用导向滤波对预处理后的图像进行多尺度的滤波，得到去雾后的图像。

步骤3：根据不同场景和需求，对去雾后的图像进行调整和优化，得到最终的去雾图像。

在实际应用中，结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法也面临着一些挑战和改进空间。

该算法对图像的预处理和参数设置要求较高，需要针对不同的场景和图像特点进行优化和调整。

未来的研究可以在进一步优化算法的性能和效果上进行探索，从而提高算法在实际应用中的稳定性和可靠性。

结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法是一种有效的图像去雾方法，能够在保持图像细节的同时有效去除图像中的雾霾。

该算法在无人机航拍、自动驾驶、安防监控等领域有重要的应用前景，为这些领域中的图像处理提供了重要的技术支持。

未来的研究可以在进一步优化算法性能和效果的基础上，探索其在更多领域中的应用，从而推动图像去雾技术的发展和应用。

基于物理成像模型的单幅图像去雾算法的研究基于物理成像模型的单幅图像去雾算法的研究摘要：图像去雾是计算机视觉领域的一个重要研究方向，随着人工智能技术的不断发展，对单幅图像去雾算法的研究也日益深入。

本文基于物理成像模型，探讨了目前常用的单幅图像去雾算法的原理与方法，并分析了其存在的问题和改进方向。

1. 引言雾霾天气对图像质量有着严重影响，使得图像变得模糊、低对比度、色彩失真等。

因此，图像去雾技术在许多领域具有重要意义，如交通监控、图像处理等。

目前，图像去雾算法主要分为基于物理成像模型和基于机器学习的方法。

2. 基于物理成像模型的算法原理基于物理成像模型的算法主要基于光线传播和光照衰减的物理过程进行计算。

光线在传播过程中会发生散射、吸收等现象，导致图像被雾化。

主要物理模型有大气散射模型和透射率模型。

2.1 大气散射模型大气散射模型描述了光线在传播中与大气中的悬浮物质发生散射的过程。

光线传播经过散射后会发生衰减，导致图像变得模糊。

该模型通常采用透射率来表示散射程度，透射率越小，散射越严重。

2.2 透射率模型透射率模型是基于图像和原始场景的透射率之间的关系来进行去雾的。

透射率描述了图像中每个像素点与原始场景之间的透射程度，透射率越小，图像越浑浊。

根据透射率模型，可以得到去雾图像和透射率之间的关系，从而将图像中的雾霾信息去除。

3. 基于物理成像模型的算法方法基于物理成像模型的算法可以分为两类：直接法和间接法。

3.1 直接法直接法通过对图像的像素值进行处理，直接恢复出去雾图像。

其中经典的直接法有暗通道先验法和全局大气光估计法。

暗通道先验法基于观察到的现象，即在大多数图像中存在一个较暗的通道，该通道的像素值在真实场景中透射率较小的区域接近0。

全局大气光估计法通过计算图像中的亮点来估计图像的大气光照。

3.2 间接法间接法通过先估计透射率，再根据透射率恢复图像。

典型的间接法有暗通道先验约束和最小二乘法。

暗通道先验约束法通过利用暗通道先验，结合亮度和对比度信息进行透射率估计。

图像去雾技术研究进展图像去雾技术研究进展一、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，图像去雾技术的研究迅速发展，在改善图像质量的同时，也为我们认识雾霾天气提供了一种新的途径。

本文将详细介绍图像去雾技术的研究进展，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估计雾的传输矩阵来恢复清晰的图像。

最常见的算法是使用暗通道先验原理进行估计。

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接近于0，通过计算每个像素点在颜色通道中的最小值，可以估计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发展起来的。

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

为了解决这个问题，研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估计，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，但是仍然存在一些问题，如去雾结果中可能会出现颜色失真、细节丢失等情况。

为了进一步改善去雾效果，研究者们提出了一系列的改进算法。

1. 多尺度算法多尺度算法是一种常用的改进算法，它通过将图像分解为多个尺度的子图像，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. 深度学习算法深度学习算法是目前研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。

深度学习算法不仅可以提高去除雾霾的效果，还可以减少人工干预，提高算法的自动化程度。

基于物理模型的单幅雾天图像去雾方法
基于物理模型的单幅雾天图像去雾方法是指利用空间反射光谱特
性的物理模型来对单幅雾天图像进行去雾处理的方法。

它是基于亚像
元成像模型，它使用空间反射光谱特性来估计净反射比（AER），从而
还原雾天图像中的真实视觉效果。

首先，这种方法将图像从RGB分量
转换为和空间反射光谱相关的分量，例如，水明度和对散射成分的反
射率。

然后，根据亚像元成像模型，通过可见光中的不同频带和远红
外中的总体反射率，估计出每个亚像元的净反射比值，进而移除浓雾
的影响。

最后，这个去雾方法可以在一定程度上恢复图像的真实视觉
信息，并且可以有效地降低此类图像的噪音。

此外，该方法具有很多优势。

首先，它可以自动从其他光谱特性
恢复净反射比，因此它可以有效避免手工调整模型参数的问题。

其次，该方法不受时间限制，它可以在短时间内获得很好的去雾结果。

最后，该方法可以准确地检测到雾或低能见度对视觉效果的影响，并有效地
进行去雾。

总的来说，基于物理模型的单幅雾天图像去雾方法通过使用空间
反射光谱特性来估计每个亚像元的净反射比，从而移除浓雾的影响，
从而可以恢复图像的真实视觉信息，并有效地降低此类图像的噪音。

基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法研究近年来，由于环境污染的严重，大气中的大量灰尘、酸雨等会影响外界光照，使得单幅图像曝光过于浅，颜色失真，对于这种因雾影响导致的图像质量下降，采用各种去雾技术已经成为目前图像处理中的重要研究领域之一。

通过处理可以使单幅图像恢复到更清晰、色彩更准确、曝光更充足的状态，从而提高图像处理的精度和准确性，为实际应用提供可靠的保障。

基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法研究是一种有效的方法，它可以快速有效地去除外部因素（如雾）对图像质量的影响。

本文介绍了基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法（SFF）及其步骤，以及SFF算法在实际应用中的优势，以便在其他图像处理应用中得到有效的应用。

一、基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法1.1法原理基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法（SFF）是一种基于统计的局部滤波去雾技术，它主要利用去雾窗口中的局部统计特性，有效地去除外部因素（如雾）对图像质量的影响。

SFF算法基于灰度变换原理，将窗口内像素点像素值映射到较低暗度区域，有效消除雾气拖尾，使图像恢复更清晰。

该算法首先将去雾窗口图像分割成若干小块，然后计算每个像素值的均值和标准差，根据均值和标准差计算出每个像素点像素值的灰度变换系数，再将每个像素点的原始像素值按照灰度变换系数变换后作为新的像素值。

最后，运用拉普拉斯边缘保留滤波，提高图像的边缘效果。

1.2法步骤（1）划分窗口：首先将图像划分成若干小块，每块中心像素作为去雾窗口中心，其大小可由用户自定义。

（2）图像空域处理：计算每个去雾窗口像素值的均值（m）和标准差（s），使用均值和标准差计算出灰度变换系数。

（3）像素灰度变换：将每个像素点的原始像素值按照灰度变换系数变换后得到新的像素值。

（4）滤波处理：运用拉普拉斯边缘保留滤波，提高图像边缘效果。

二、SFF算法的优势SFF算法可以更快更准确地去除外部因素（如雾）对图像质量的影响，相比其他技术有以下优势：（1）高效：SFF算法首先利用空间划分窗口，减少了外部环境因素对图像的影响，使得图像处理的速度更快；（2）准确：SFF算法利用灰度变换技术有效调整暗度，使得图像更加清晰；（3）复杂：SFF算法可以处理复杂的大气环境中的图像，比如雾霾天气和阴影天气。

结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究摘要：近年来，图像去雾技术在计算机视觉领域受到了广泛关注。

针对单幅图像去雾问题，本文提出了一种结合直方图均衡化和暗通道先验的图像去雾算法。

该算法通过对图像进行直方图均衡化处理，提高图像的对比度和亮度。

同时，利用暗通道先验原理，对图像中的雾霾信息进行估计和剔除。

实验证明，本文提出的算法不仅能够有效去除图像中的雾霾，还能够保持图像的细节和色彩信息。

1. 研究背景随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，图像去雾技术成为了重要的研究方向。

在很多应用领域，如无人驾驶、监控系统等，清晰的图像对于实时处理和决策都至关重要。

传统的图像去雾算法主要利用了深度信息或者图像亮度信息来进行去雾处理，但是这些算法在实际应用中存在一些问题，如对雾霾密度和光照条件的依赖性较强等。

2. 直方图均衡化的原理直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，主要通过调整图像的亮度分布，提高图像的对比度和视觉效果。

对于去雾问题，直方图均衡化可以帮助提高图像的亮度，减少雾霾对于图像的干扰。

因此，在本文的算法中将直方图均衡化应用到图像去雾过程中。

3. 暗通道先验的原理暗通道先验是一种通过图像中的暗通道信息来估计雾霾密度的方法。

通过观察图像中暗区域的像素值，可以得到一个关于雾霾程度的估计。

暗通道先验的原理是，自然界中，大部分的室外场景都存在较暗的像素，即使在有雾的情况下，这些暗像素也具有较小的值。

因此，通过计算图像中每个像素点在RGB三个通道的最小值，可以得到一个描述雾霾密度的暗通道图像。

在本文的算法中，利用暗通道先验原理估计图像中的雾霾信息。

4. 结合直方图均衡化和暗通道先验的图像去雾算法本文的算法主要包含图像预处理和去雾处理两个步骤。

首先，对输入图像进行直方图均衡化处理，提高图像的亮度和对比度。

然后，利用暗通道先验原理估计图像中的雾霾信息。

具体步骤如下：步骤1: 对输入图像进行直方图均衡化处理。

基于天空区域分割的单幅海面图像去雾方法第41卷一第5期一Vol.41一No.5一计算机工程Computer Engineering 一一2015年5月May 2015四图形图像处理四文章编号:1000-3428(2015)05-0237-06一一一文献标识码:A一一一中图分类号:TP391.41基金项目:国家自然科学基金资助项目面向海事监测的GNSS-R 海上物标探测及异类传感器时空信息融合方法(51379121);上海市自然科学基金资助项目基于卫星导航反射信号的海上物标探测方法及应用(13ZR 1418700);上海市科委能力建设基金资助项目空间多元数据融合的海事监测关键技术及应用 (12510501800)三作者简介:雷一琴(1980-),女,讲师二博士研究生,主研方向:图像处理,智能交通;施朝健,教授二博士生导师;陈婷婷,博士研究生三收稿日期:2014-05-12一一修回日期:2014-07-12一一E-mail :50602748@/doc/065985602.html, 基于天空区域分割的单幅海面图像去雾方法雷一琴1,2,施朝健1,陈婷婷1(1.上海海事大学商船学院,上海201306;2.兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州730070)摘一要:为提高雾天海面图像的质量,提出面向单幅海面图像的去雾方法三将均值漂移方法与嵌入置信度的边缘检测方法相结合进行图像分割,分割后的图像用形态学膨胀与腐蚀操作进行二值化,提取出天空区域和非天空区域三对天空区域使用限制对比度直方图均衡算法去雾,非天空区域使用基于导向滤波的暗通道优先算法去雾三导向滤波通过导向图像内容来计算滤波输出,在精细化透射图方面可以得到与软抠图方法类似的效果,计算开销较小三实验结果表明,相对于暗通道优先方法,该方法在天空区域没有明显的过渡区域和偏色现象,可取得较好的去雾效果三关键词:海面图像;去雾方法;图像分割;天空区域;均值漂移;暗通道优先中文引用格式:雷一琴,施朝健,陈婷婷.基于天空区域分割的单幅海面图像去雾方法[J ].计算机工程,2015,41(5):237-242.英文引用格式:Lei Qin ,Shi Chaojian ,Chen Tingting.Single Sea Image Haze Removal Method Based on Segmentation of Sky Area [J ].Computer Engineering ,2015,41(5):237-242.Single Sea Image Haze Removal Method Based on Segmentation of Sky AreaLEI Qin 1,2,SHI Chaojian 1,CHEN Tingting 1(1.Merchant Marine College ,Shanghai Maritime University ,Shanghai 201306,China ;2.School of Electronic and Information Engineering ,Lanzhou Jiaotong University ,Lanzhou 730070,China )?Abstract ?In order to enhance quality of sea hazy images ,this paper presents a method of dehazing for sea hazy images.It uses the mean shift method and edge detection method of embedding confidence for image segmentation of a sea hazy image ,and applies the morphological dilation and erosion operations with binarization to extract regional and non-regional sky area in the hazy image ,and finally dehazes the sky area with restricted contrast histogram equalization algorithm ,and non-sky area with dark channel prior with guided filtering.The guided filter computes the filtering output by considering the content of a guidance image ,and achieves similar results of refining transmission maps compared with the soft matting method ,but needs less computation cost.Experimental results show that relative to the dark channel priority method ,the proposed method does not provide the transition area and the phenomenon of color cast in the sky area ,and achieves high performance of haze removal.?Key words ?sea image ;haze removal method ;image segmentation ;sky area ;mean shift ;dark channel priorDOI :10.3969/j.issn.1000-3428.2015.05.0441一概述户外场景图像经常会由于雾霾的影响而产生降质现象,这些图像在对比度和色彩保真度方面都会发生不同程度的衰减三去雾后的图像不仅可以带来更好的直观视觉效果,并且去雾后的清晰图像更有利于类似目标识别等算法的实现三在海上航行过程中,海雾是一种危害很大的天气现象,无论在海上还是在海岸带地区,海雾都因其大大降低能见度而对交通运输二渔业捕捞和养殖二海上油气勘探开发以及军事活动等造成不利的影响三其中,在全部因海洋和气象原因造成的海难事故中,因海上能见度原因造成的船舶海难事故占有相当的比例三有效的海面图像去雾方法能够使船舶装载的计算机成像系统得。

基于暗通道先验的单幅图像去雾改进算法基于暗通道先验的单幅图像去雾改进算法摘要：近年来，随着计算机视觉和图像处理领域的快速发展，图像去雾成为了研究的热点之一。

在单幅图像去雾中，暗通道先验算法是一种非常有效的算法。

本文提出了一种基于暗通道先验的单幅图像去雾改进算法，通过对暗通道进行优化得到更好的去雾效果。

实验结果证明，该算法在去雾效果和图像细节保持方面都达到了较好的效果。

关键词：暗通道先验算法；单幅图像去雾；图像细节保持 1. 引言在许多户外场景中，雾霾天气会导致图像质量下降，进而影响计算机视觉和图像处理的性能。

因此，图像去雾技术的研究对于提高图像质量和准确性具有重要意义。

在过去的几年中，许多基于单幅图像的去雾算法被提出，其中暗通道先验算法是一种广泛应用的方法。

2. 暗通道先验算法暗通道先验算法是一种利用图像中存在的暗通道来估计场景中全球大气光照的方法。

暗通道可以理解为图像中最暗的区域，它存在于几乎所有户外图像中。

该算法基于以下观察结果：在大气无光散射模型中，透射率和全球大气光照成反比关系。

因此，通过估计图像中最暗区域的暗通道来获得全球大气光照估计，并进一步计算出场景的透射率。

最后，通过修复的透射率和原始图像重建无雾图像。

然而，传统的暗通道先验算法在一些情况下存在一定的局限性。

首先，传统算法往往难以处理场景中存在强光源的情况。

这是因为在强光照射下，暗通道不再是局部最暗的区域，导致估计的透射率不准确。

其次，传统算法对于具有复杂纹理和细节的图像在去雾后可能存在伪影和失真问题。

3. 改进算法为了克服传统暗通道先验算法的局限性，本文提出了一种基于暗通道先验的单幅图像去雾改进算法。

改进算法分为以下几个步骤：3.1 强光源处理对于存在强光源的图像，传统算法往往难以准确估计透射率。

因此，我们在预处理阶段采用了一种强光源检测和过滤的方法。

首先，通过检测图像中较亮的区域来判断是否存在强光源。

然后，对于存在强光源的图像，我们利用图像分块和平滑操作来减弱其影响，使传统暗通道算法能够更好地适应这样的场景。

结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法单幅图像去雾算法是图像处理领域的研究热点之一。

结合高斯滤波和导向滤波的算法是常用的一种方法。

下面将详细介绍这种算法原理和步骤。

我们需要了解什么是雾。

雾是光线在大气中散射和吸收的结果，使得图像变得模糊且颜色失真。

去除图像中的雾，就是恢复图像的清晰度和真实颜色。

高斯滤波是一种常用的图像处理滤波方法，它通过计算图像中每个像素点与其周围像素的加权平均来达到模糊图像的效果。

在去雾算法中，应用高斯滤波可以降低图像中雾的影响，使得图像更清晰。

导向滤波是一种基于引导图像的滤波方法，它通过将引导图像的结构信息作为滤波过程的引导来实现滤波效果。

在去雾算法中，我们可以将雾图像作为引导图像，通过导向滤波来恢复图像的细节和颜色。

1. 输入雾图像和引导图像。

雾图像是待处理的图像，引导图像可以是雾图像本身或者是原图的某种特征图像，如梯度图像。

2. 通过高斯滤波对雾图像进行模糊处理，降低雾的影响。

3. 计算引导图像的均值和方差。

可以使用高斯滤波计算引导图像的均值和方差。

4. 将引导图像进行归一化处理。

将引导图像的像素值归一化到[0,1]范围内，方便后续计算。

5. 计算原图像和引导图像的加权平均。

根据引导图像的均值和方差，计算原图像和引导图像的加权平均图像。

加权平均的权重由引导图像的均值和方差决定，可以通过公式进行计算。

6. 对加权平均图像进行导向滤波。

使用导向滤波算法对加权平均图像进行滤波，恢复图像的细节和颜色。

7. 对导向滤波得到的图像进行后处理。

可以对图像进行增强处理，消除图像中的噪声和伪影。

8. 输出去雾后的图像。

得到去雾后的图像作为最终结果。

结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法通过减轻图像中雾的影响和恢复图像的细节和颜色来实现去雾效果。

这种算法能够较好地去除图像中的雾气，使得图像更为清晰和真实。

在实际应用中，可以根据具体情况参数进行调整，以获得更好的去雾效果。

基于深度学习的单幅图像去雾算法研究基于深度学习的单幅图像去雾算法研究一、引言随着计算机视觉领域的发展，图像处理技术在各行各业中得到了广泛应用。

但在现实场景中，由于大气中的雾霾等因素的存在，图像中的细节和清晰度往往会受到影响，降低了图像处理的准确性和可靠性。

因此，单幅图像去雾算法成为了近年来研究的热点之一。

本文将基于深度学习的方法进行单幅图像去雾算法的研究与探讨。

二、雾霾成因分析大气中的雾霾是由于水汽、尘埃、烟雾等物质的存在造成的。

当光线通过这些物质时，由于物质的吸收、散射等作用，导致图像中的细节和清晰度下降。

因此，去除雾霾的关键是准确估计出图像中的雾霾特征，以便更恢复图像的细节和清晰度。

三、传统图像去雾算法的缺点在过去的研究中，人们提出了许多传统的图像去雾算法，如暗通道先验(ACP)算法、大气散射模型(ASM)算法等。

然而，这些算法存在以下缺点：1. 对于大范围的输入图像，算法的性能不稳定且难以达到预期效果；2. 需要手动选择雾霾密度或其他参数，而这些参数对算法的效果有较大的影响；3. 在处理复杂场景的图像时，算法无法准确估计雾霾特征。

四、基于深度学习的单幅图像去雾算法近年来，深度学习技术的快速发展为图像去雾算法的改进提供了新的思路。

基于深度学习的单幅图像去雾算法通过利用大量的标注清晰图像数据进行训练，学习图像中的雾霾特征，从而在去雾过程中更准确地估计，并恢复出清晰的图像。

1. 基于卷积神经网络的去雾算法卷积神经网络(CNN)是深度学习中最经典的模型之一，用于处理图像数据具有很好的效果。

在单幅图像去雾算法中，可以通过搭建CNN模型，学习图像中的雾霾特征。

例如，通过构建一个深度的残差网络，可以从输入图像中学习到雾霾的传播模式，并将其应用于未知图像的去雾过程中。

2. 基于生成对抗网络的去雾算法生成对抗网络(GAN)是一种将生成模型与判别模型相结合的深度学习框架。

在单幅图像去雾算法中，可以使用GAN模型从雾霾图像中生成清晰图像。

单幅图像去雾算法研究作者：***来源：《现代信息科技》2022年第02期摘要：随着计算机技术和硬件能力的提高，计算机视觉处理系统已广泛应用于各类场景中，雾霾等恶劣天气下获取的图像会影响后续图像的处理，进一步导致计算机视觉处理系统性能的降低，因此提高降质图像的质量具有重要意义。

文章给出一种结合图像增强和图像复原的处理算法，算法能在不同尺度的残差图像上和基础层上分别进行处理，达到保留图像细节和去雾的目的，并且具有高可控靈活性。

关键词：去雾;大气散射模型;图像增强中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）02-0096-05Abstract： With the improvement of computer technology and hardware capabilities， computer vision processing system has been widely used in all kinds of scenes， the images obtained in bad weather such as fog and haze will affect the subsequent image processing and further reduce the performance of computer vision processing system. Therefore， it is of great significance to improve the quality of degraded images. This paper presents a processing algorithm combining image enhancement and image restoration. The algorithm can process the residual images of different scales and the basic layer respectively， so as to preserve the image details and remove the fog， and has high controllable flexibility.Keywords： defogging; atmospheric scattering model; image enhancement0 引言计算机视觉系统的飞速发展，对图像质量提出的要求越来越高。

基于景深的单幅图像快速去雾算法张仁斌;李兴兴;夏宏丽【摘要】Imaging in the atmosphere is often degraded by scattering dueto atmospheric particles such as haze, fog, and mist, which brings great inconvenience to the imaging of computer vision system. This paper presents a method based on the depth of field of the single image defogging algorithm quickly to solve this problem. Through dark channel prior on image processing, it gets image transmission chart, thereby simplifies the atmospheric scattering model. It uses depth of field information estimation of atmospheric scattering model to get the depth relationships of scene edge. Through nearly horizontal death ratio improving transmission chart, it uses bilateral filtering for image edge processing. Starting from three color channels reduces the effect of wavelength on estimating depth of field. Experimental results show that this algorithm can effectively recover scene edge contrast details, and effectively improves image clarity, resulting in a great improvement in image visibility.%在雾、霾天气条件下，由于大气粒子的散射作用导致采集的图像质量严重下降，给计算机视觉系统成像带来极大不便。

基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法研究刘红平;陈明义【摘要】A fast single image defogging method is proposed to improve the quality of the haze image. The dark channel prior is redefined by median filter to suppress halo effect. Average filter is used for the secondary filtering to improve the estimate precision of the transmittance and the brightness of the image. This method is simple, less time consumption. The experimental results show that this algorithm can effectively improve the contrast and clarity of scene, and can recover high quality sky haze-free image.%为改善雾、霾气候条件下采集到的图像质量，提出了一种快速的单幅图像去雾算法。

该算法利用中值滤波对暗原色先验算法进行重新定义，消除halo效应；利用均值滤波对上述结果进行二次滤波，提高透射率的估算精度以及恢复图像的亮度。

该算法简单，时间耗损度低。

实验结果证明，该算法可有效提高场景的对比度和清晰度，且对天空色度具有很好的恢复性。

【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】4页(P156-159)【关键词】去雾;二次滤波;图像增强;暗原色先验【作者】刘红平;陈明义【作者单位】长沙师范学院电子信息工程系，长沙 410100;中南大学信息与工程学院，长沙 410083【正文语种】中文【中图分类】TP393图像去雾主要是利用某种技术手段消除或减少雾霾等天气情况对户外成像系统影响的过程，即从带雾图像中移除雾霾成分，恢复场景本身的细节和色度。