大气散射模型

大气散射模型入射光衰减模型：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。

大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的应用大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的应用引言：雾天对于图像处理和目标检测带来了许多挑战。

在雾天条件下，图像中的细节被模糊和遮蔽，同时海面上的小目标也因雾气的存在而变得难以识别。

为了克服这些问题，科学家们引入了大气散射模型，该模型可以帮助恢复被雾气所遮挡的图像信息，并提高海面小目标的检测率。

一、大气散射模型的原理大气散射模型是根据大气散射现象建立的数学模型。

在雾天条件下，光线与雾气中的微小颗粒相互作用，导致光线的散射现象。

根据散射模型，我们可以估计雾气对图像亮度和颜色的影响，进而利用这些信息进行图像增强和目标检测。

二、雾天图像增强1. 雾气的影响：在雾天条件下，由于光线的散射现象，图像的亮度和对比度会降低，同时出现色偏现象，使得图像细节难以辨认。

2. 大气散射模型在图像增强中的应用：大气散射模型可以估计图像中雾气的浓度和颜色参数，进而根据这些参数调整图像的亮度和对比度，减轻色偏现象。

通过该模型的应用，雾天图像的细节可以得到恢复，图像的视觉效果将更加清晰和自然。

三、海面小目标检测1. 雾气的影响：在海面上，雾气的存在会导致小目标在图像中的表示模糊，目标的边缘和纹理特征难以捕捉，从而给目标检测带来困难。

2. 大气散射模型在目标检测中的应用：大气散射模型可以帮助恢复由雾气导致的图像模糊，使得海面小目标的边缘和纹理特征得以增强。

在目标检测过程中，我们可以利用散射模型对原始图像进行预处理，将图像中的雾气效应去除后，再进行目标的特征提取和分类，从而提高小目标的检测率。

四、实验和应用科学家们通过实验验证了大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的有效性。

他们使用了不同种类的雾天图像和海面小目标图像，通过调整大气散射模型的参数，成功地恢复了图像的细节并提高了小目标的识别率。

在实际应用中，大气散射模型的应用有着广泛的前景。

在军事上，利用该模型可以提高侦查和目标锁定的准确性；在海洋研究中，能够更好地识别和跟踪海洋中的小目标；在自动驾驶领域，可以增强汽车视觉系统在雾天条件下的图像处理能力。

Matlab中的图像去雾和图像去除技术引言：当我们拍摄照片或者录制视频时，面临的一个常见问题就是雾气的干扰。

雾气可以降低图像的清晰度和对比度，使得图像看起来模糊、暗淡。

虽然现在有许多图像后期处理软件可以解决这个问题，但是Matlab作为一种强大的计算工具，也提供了很多图像去雾和去除技术。

本文将介绍Matlab中的几种常见图像去雾和去除技术，包括大气散射模型、暗通道先验以及Retinex算法。

1. 大气散射模型大气散射模型是一种常见的图像去雾技术，它基于对大气散射过程的建模。

该模型假设在雾天拍摄的图像中，每个像素的亮度值由两部分组成：场景亮度和雾气散射成分。

该模型可以表示为以下公式：I = J * t + A * (1 - t)其中，I是观测到的图像，J是场景的亮度，t是透射率，A是大气光照。

在这个模型中，透射率t越小，图像就越模糊，反之，透射率越大，图像就越清晰。

在Matlab中，我们可以使用大气散射模型对图像进行去雾处理，提高图像的清晰度。

2. 暗通道先验除了大气散射模型外，暗通道先验也是一种常用的图像去雾技术。

该技术基于观察到的一个有趣现象：在大多数室外场景中，至少有一个通道在任何地方都是非常暗的。

这就是暗通道。

根据这一观察，我们可以使用暗通道先验来恢复图像。

在Matlab中，暗通道先验主要通过以下步骤实现：1）计算暗通道图像：对于每个像素，选择具有最小像素值的通道作为暗通道。

2）估计大气光照：在暗通道图像中，选择亮度值最高的像素作为估计的大气光照。

3）估计透射率：使用大气光照和暗通道图像计算透射率。

较高的透射率表示较少的雾气。

4）恢复场景亮度：使用透射率和原始图像计算恢复的场景亮度。

5）修正结果：对恢复的场景亮度进行修正，以提高图像的视觉效果。

通过以上步骤，我们可以使用暗通道先验技术对图像进行去雾处理，改善图像的清晰度和对比度。

3. Retinex算法Retinex算法是一种经典的图像去除技术，它基于人眼在不同亮度条件下对光照敏感度变化的观察。

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。

大气散射模型下的图像增强算法研究大气散射模型下的图像增强算法研究摘要：在自然环境中，由于大气散射的影响，图像存在着低对比度、模糊、抖动等问题，影响了图像的美观度和识别率。

传统的图像增强方法对于大气散射下的图像效果不佳，因此需要针对大气散射模型下的图像增强算法进行研究。

本文针对大气散射模型，从图像消融、反相变换、灰度变换、直方图均衡化等方面入手，提出了一系列针对大气散射下图像的增强算法，并在实验中与传统算法进行了对比，证明了本文提出的算法在大气散射模型下具有优越的增强效果。

关键词：大气散射模型；图像增强；消融；反相变换；灰度变换；直方图均衡化1.引言随着科技的发展，数字图像处理技术在各个领域中得到了广泛应用，其中图像增强技术是图像处理中最基础也最重要的一环。

然而，在自然环境中拍摄的图像，由于大气散射的影响，图像存在着低对比度、模糊、抖动等问题，影响了图像的美观度和识别率。

如何在大气散射的情况下对图像进行有效的增强，一直是图像处理研究者们的热点问题。

2.大气散射模型大气散射是指在大气中，光线与空气中的微粒发生相互作用后改变传播方向的现象。

大气散射模型是对大气散射过程及其影响的数学模型，可以模拟出大气散射对图像的影响。

其中较为常用的模型有Mie散射模型和Rayleigh散射模型。

3.图像增强算法在大气散射模型下的图像增强，需要选用具有强鲁棒性的算法。

本文分别从图像消融、反相变换、灰度变换和直方图均衡化四个方面入手，提出了一系列具有针对性的图像增强算法。

3.1 图像消融在大气散射的图像中，图像的细节会被模糊，可以利用图像消融算法将图像中的不需要的细节进行删除，使图像更加清晰。

具体算法流程为：1）设置一定的消融距离D2）对每个像素点，向其上下左右四个方向查找距离其D的像素点3）如果存在像素点的差值大于一定阈值，则将此像素点标记为需要消融的点4）将需要消融的点改为其周围像素点的平均值3.2 反相变换反相变换是将图像的灰度像素值取反的算法，可以将灰度值低的像素值变高，灰度值高的像素值变低。

基于瑞利散射的大气偏振模式Stokes矢量建模仿真王子谦;范之国;张旭东;王昕【摘要】瑞利散射模型是一种经典的大气偏振模式表征模型,在实际中得到了广泛的应用,但不能通过Stokes矢量描述大气偏振模式的分布特性.基于瑞利单次散射原理,对经典的瑞利模型进行推广,建立一种理想条件下的大气偏振模式Stokes矢量仿真模型.该模型能够对理想条件下大气偏振模式Stokes矢量的分布变化进行建模仿真,利用Stokes矢量可以完备地表征大气光偏振态分布情况,并描述出不同类型偏振光的具体分布特性.通过仿真发现,大气偏振模式的Stokes矢量具有“十”字形的分布形态,整体分布始终保持相对于太阳子午线对称特性,随着太阳高度角的升高各矢量分量逐渐减弱.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(032)007【总页数】4页(P47-50)【关键词】计算机仿真;大气偏振模式;瑞利散射;Stokes矢量;矢量辐射【作者】王子谦;范之国;张旭东;王昕【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230000;合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230000;合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230000;合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230000【正文语种】中文【中图分类】TP390 引言太阳光进入大气层后，受到大气粒子的影响，在天空中形成具有特殊分布特性的偏振模式，称为大气偏振模式［1，2］。

大气偏振模式是地球的自然特征属性之一，通常可通过偏振度、偏振角等不同的物理特性进行描述［3］。

这些不同物理特性描述方法可以反应大气偏振模式中包含的不同信息特征。

因此，通过解析这些大气偏振模式的物理描述，可以获得丰富的特性信息，对偏振光导航、大气环境监测，以及遥感探测等应用研究具有重要意义［4-7］。

目前，大气偏振模式的建模仿真及物理描述方法的研究已经得到了国内外越来越多学者和科研机构的重视。

在大气偏振模式的研究中，人们已经建立了多种不同的大气偏振模式仿真和描述方法，包括瑞利散射模型、Berry 散射模型、Hannay 散射模型、Monte Carlo 散射模型等［8-12］。

一种基于大气散射模型和Retinex的红外图像去雾算法董浩伟;陈洁【摘要】基于红外图像和可见光图像在有雾天气下退化过程中的相似性,可以使用大气散射模型对红外图像进行图像复原.但是图像在去雾复原处理后常常会有对比度低,细节不明显的特点,不利于人眼直接观察.针对这一情况,使用Retinex对去雾后的图像进行对比度增强.经过这两个算法处理后可以提高红外图像的对比度,突出其细节,提高其信噪比,并且具有良好的视觉效果.对算法的改进可以在计算处理速度和算法处理的效果上找到一个平衡点,为后期的嵌入式平台实现实时的视频去雾打下基础.【期刊名称】《红外技术》【年(卷),期】2019(041)004【总页数】10页(P347-356)【关键词】大气散射模型;去雾;Retinex【作者】董浩伟;陈洁【作者单位】昆明物理研究所,云南昆明 650223;昆明物理研究所,云南昆明650223【正文语种】中文【中图分类】TP391.41夜视技术的出现为全天候作战提供了可行性，在军事夜战中夜视技术占据极其重要的地位。

红外成像技术将人眼的观察范围扩大到光谱红外区，大大提高人眼观察的区间[1]。

雾和霾是一种常见的天气现象，并且由于近几年空气质量严重恶化，雾霾等恶劣天气频繁出现。

雾霾天气下，大气环境中存在着大量的悬浮颗粒，传播过程中光线会受到这些悬浮颗粒散射的影响。

和无雾场景相比较，图像的清晰度和对比度都会被衰减，从而影响整体的视觉效果[2]。

在使用过程中，很可能由于图像质量太差而无法获得特定细节，使得红外成像系统失去其应用价值。

虽然近红外的热像仪因其波长较短，在传播的过程中受空气溶胶影响较小，本身具有一定的透雾功能。

但是现在红外热像仪主要工作于中波和长波波段，受雾霾影响严重，所以对红外图像的去雾研究还是很有必要的。

对红外图像进行去雾研究时，往往借鉴于可见光图像的去雾算法，可见光的去雾算法一般包括图像增强和基于物理模型的图像复原。

由于红外图像成像的特殊性，红外图像的对比度、信噪比、分辨率都弱于可见光图像。

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。