单幅图像去雾方法研究

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。

第１４卷第６期空　军　工　程　大　学　学　报（自然科学版）Ｖｏｌ．１４Ｎｏ．６２０１３年１２月ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＡＩＲ　ＦＯＲＣＥ　ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ　ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮＡＴＵＲＡＬ　ＳＣＩＥＮＣＥ　ＥＤＩＴＩＯＮ）Ｄｅｃ．２０１３单幅图像去雾方法研究毕笃彦１，　葛　渊２，　李权合１，　任志河３，　南　栋１，　陈剑鹏１（１．空军工程大学航空航天工程学院，陕西西安，７１００３８；２．西北有色金属研究院，金属材料多孔材料国家重点实验室，陕西西安，７１００１６；３．空军后勤部司令部，北京，１００７２０）摘要　介绍了单幅图像去雾方法的研究现状、分析了基于增强方法和基于复复方法的一些经典图像去雾算法，指出了各种算法的优缺点。

综合评价得出基于复原的图像去雾方法优于基于增强的图像去雾方法。

针对现有的基于图像复原去雾方法提出了仍需要深入研究的问题，并从建立全面物理模型、探索模型求解的先验知识、设计基于人眼视觉机制的模型求解方法和图像去雾质量评价等几个方面分析如何突破图像去雾的关键技术。

最后，对现有技术的发展趋势进行了分析，指出了去雾技术的研究方向。

关键词　雾霾；大气退化；图像去雾；图像恢复；图像增强；人眼视觉ＤＯＩ　１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－３５１６．２０１３．０６．０１２中图分类号　ＴＰ３９１．４１ 文献标志码　Ａ 文章编号　１００９－３５１６（２０１３）０６－００４６－０８Ａ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　Ｄｅｆｏｇｇｉｎｇ　Ｍｅｔｈｏｄｓ　ｗｉｔｈ　Ｓｉｎｇｌｅ　ＩｍａｇｅＢＩ　Ｄｕ－ｙａｎ１，ＧＥ　Ｙｕａｎ２，ＬＩ　Ｑｕａｎ－ｈｅ１，ＲＥＮ　Ｚｈｉ－ｈｅ３，ＮＡＮ　Ｄｏｎｇ１，ＣＨＥＮ　Ｊｉａｎ－ｐｅｎｇ１（１．Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ａｉｒ　Ｆｏｒｃｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ　７１００３８，Ｃｈｉｎａ；２．Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｆｏｒ　Ｎｏｎｆｅｒｒｏｕｓ　Ｍｅｔａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｘｉ′ａｎ　７１００１６，Ｃｈｉｎａ；３．Ｈｅａｄｑｕａｒｔｅｒｓ　ｏｆＰＬＡ　Ａｉｒ　ｆｏｒｃｅ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１００７２０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｕｒｒｅｎｔ　ｓｉｔｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｉｎｇｌｅ　ｉｍａｇｅ　ｄｅｆｏｇｇｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ａｒｅ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ｓｏｍｅ　ｃｌａｓｓｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｂａｓｅｄｏｎ　ｉｍａｇｅ　ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ａｒｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ　ｉｎ　ｄｅｔａｉｌ，ａｎｄ　ａｄｖａｎｔａｇｅｓ　ａｎｄ　ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ　ａｒｅｌｉｓｔｅｄ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ．Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｓｕｐｅｒｉｏｒ　ｔｏｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ａｓｐｅｃｔ　ｏｆ　ｄｅｆｏｇｇｉｎｇ．Ａｉｍｅｄ　ａｔ　ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｄｅｆｏｇ－ｇｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｏｒｏｕｇｈ　ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｓｔｕｄｙ　ａｒｅ　ｎｅｅｄｅｄ，ａｎｄ　ｓｏｍｅ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ａｂｏｕｔ　ｈｏｗ　ｔｏ　ｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈ　ｋｅｙ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ　ｉｎ　ｄｅｆｏｇｇｉｎｇ　ａｒｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ　ｏｆ　ａ　ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ　ｐｈｙｓｉｃａｌｍｏｄｅｌ，ｔｈｅ　ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａ　ｐｒｉｏｒ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ　ｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｔｈｅ　ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　ｍｏｄｅｌ　ｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｈｕｍａｎ　ｖｉｓｕａｌ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｉｍａｇｅ　ｄｅｆｏｇｇｉｎｇ　ｑｕａｌｉｔｙ　ａｎｄ　ｓｏｍｅ　ｏｔｈｅｒ　ａｓｐｅｃｔｓ，ｅｔｃ．．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｔｒｅｎｄ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｓ　ａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｔｕｄｙｉｎｇｄｅｆｏｇｇｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｓ　ｇｉｖｅｎ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｆｏｇ　ａｎｄ　ｈａｚｅ；ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅ　ｄｅｆｏｇｇｉｎｇ；ｉｍａｇｅ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅ　ｅｎｈａｎｃｅ－ｍｅｎｔ；ｈｕｍａｎ　ｖｉｓｉｏｎ 收稿日期：２０１３－１１－２７ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１３７２１６７；６１３７９１０４；６１２０３２６８；６１２０２３３９） 作者简介：毕笃彦（１９６２－），男，陕西扶风人，教授，博士生导师，主要从事图像处理、模式识别研究．Ｅ－ｍａｉｌ：ｂｉｄｕｙａｎ＠１２６．ｃｏｍ 近年来，随着雾霾天气的增多，可见光系统的成像质量越来越多的受到人们关注。

色彩空间中的单幅图像自适应去雾算法I. 引言介绍雾现象的影响和重要性，以及雾去除算法的研究现状和意义。

II. 相关工作对近年来雾去除算法进行综述和比较，包括传统的物理模型方法和基于深度学习的方法。

III. 色彩空间中的自适应去雾算法介绍本研究提出的基于色彩空间的自适应去雾算法，包括算法的整体流程、基本假设和总体思路，以及每个步骤的详细实现方法。

IV. 实验与分析使用许多真实和人工数据集进行算法评估，包括比较不同去雾算法的结果、分析算法性能和参数敏感性，以及演示算法结果的视觉效果。

V. 结论和未来工作总结本研究的主要贡献和特点，以及算法在实际应用中的局限性和改进方向，包括对数据集、算法参数、计算效率和可扩展性等方面的全面分析和讨论。

VI. 参考文献列举使用过的文献，包括相关论文、标准和数据集。

一、引言雾是常见的自然气象现象，它是由于水蒸气与气体和颗粒物质混合形成的一种可见浮游物，是给人们带来不便和危害的元凶之一。

在摄影、视频市场中，雾化图像会降低图片的质量和清晰度，给视觉感受带来不良的影响。

因此，研究雾去除算法具有广泛的现实意义和应用价值。

传统的雾去除算法主要采用物理模型，建立起相应的数学模型来描述雾化过程，通过估计雾化图像中的大气光、深度和反射等物理参数，来实现雾去除的效果。

但这类算法对于前景目标遮挡、薄雾或逆天大雾等问题的处理存在限制。

基于深度学习的雾去除算法的出现，极大地改变了传统方法的缺陷。

这类算法利用深度学习技术对图像内容和深度信息进行学习和分析，通过神经网络和大量样本的训练，来实现图像去雾与复原。

但是受限于样本的数量和种类，这类方法在特定场景下学习的效果往往不尽如人意。

近年来，色彩空间被广泛应用到各种图像处理技术中，包括图像增强、图像拼接、图像分割和目标检测等。

与传统颜色空间相比，色彩空间体现了人类视觉感知机制，增加了颜色对比度、提高了图像的信息量，能够更好地满足对图像色彩的需求。

色彩空间中的单幅图像自适应去雾算法是一种新的算法，它利用图像的色彩信息和本身的导向信息，采用自适应方式对雾化图像进行修改和改进，从而达到最佳的图像去雾效果。

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。

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。

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。

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。