基于MSR的雾天图像清晰化算法研究

基于MSR理论的交通图像去雾霾方法李长领;宋裕庆;刘晓锋【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2015(000)0z2【摘要】Due to the frequent fog and haze, it becomes more and more difficult for trffic departments to collect high-quality road images. In order to improve the image quality, a novel method to remove haze from traffic images based on Multi-Scale Retinex ( MSR) theory was proposed. Firstly, the original haze image and its inverse image were transformed respectively by an MSR transformation; Secondly, a linear stretching transformation and an exponential transformation were applied; At last the two resulted images were linearly summed with different weights. The experiments were conducted on a large number of traffic images with haze. The experimental results demonstrate that the proposed method performs better than traditional haze removal methods, such as exponential transformation, histogram equalization, and MSR. It can effectively enhance the contrast and fidelity of image, and balance between the distant view and close shot as well.%为解决因雾霾天气导致的图像质量退化问题，减轻交通部门对交通视频图像的监测难度，提出了一种基于多尺度Retinex( MSR)的图像去雾霾算法。

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。

重庆师范大学硕士学位论文HE和改进MSRCR相结合的雾霾图像增强研究硕士研究生：崔旭东指导教师：杨有副教授学科专业：计算机应用技术所在学院：计算机与信息科学学院重庆师范大学二〇一八年四月A Thesis Submitted to Chongqing Normal University in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree ofMasterResearch on Haze Image Enhancement Algorithm Combining HE andImproved MSRCRCandidate：Cui XudongSupervisor：Yang You, Associate ProfessorMajor：Computer Applications TechnologyCollege：College of Computer and Information ScienceChongqing Normal UniversityApril, 2018HE和改进MSRCR相结合的雾霾图像增强研究摘要近年来，由于环境污染加剧导致雾霾天气频繁发生，雾霾在影响人们身体健康的同时，由于雾霾环境下大气杂质粒子对光线的散射作用，使成像系统生成的图像退化降质，对比度降低，颜色发生偏移，信息量减少，甚至会传递错误信息，严重降低了户外计算机视觉系统的可用性，给人们的生产生活带来了诸多不便，也对人民的生命财产安全构成威胁。

在交通监控方面，雾霾会降低交通监控设备上视频图像的对比度和清晰度，使图像模糊不清，导致整个交通系统信息量减少，严重妨碍交通管控工作，影响人们行车安全。

因此，开展雾霾图像清晰化工作具有十分重要的实际意义。

论文在研究雾霾图像特性的基础上，对症下药，结合现有去雾算法的原理以及处理效果，提出改进算法，开展雾霾图像的清晰化工作。

研究工作主要体现在如下三个方面。

毕业论文（设计）基于MATLAB的雾天降质图像的清楚化技术研究学生姓名: 学号: 系别: 专业: 指导教师: 评阅教师:论文答辩日期 2020年5月26日答辩委员会主席摘要随着信息技术的不断进展同时也伴随着人类工业化进程的不断前进，空气污染也愈来愈严峻。

一项调查数据显示，一年中大雾天气所占的比例在逐年上升，而有雾天气会给人类的生产生活带来极大的不便。

有雾天气时，交通事故发生的概率大大增加。

一方面，数字图像处置已成为一个极为重要的学科和技术领域，在通信、语音、图像、遥感、生物工程等众多领域取得了普遍的应用。

另一方面，随着运算机视觉与图像处置技术的进展，户外视觉系统的研究与应用正在飞速进展。

如地形分类系统、户外监控系统、自动导航系统等的应用数量在急速爬升。

在恶劣天气条件下( 如雾天，雨天等) ，户外景物图像的对照度和颜色都会被改变或退化，图像中包括的许多特点都被覆盖或模糊，致使这些视觉系统无法正常工作。

因此，从大气退化图像中恢复和增强景物细节信息具有重要的现实意义。

MATLAB是用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

MATLAB 应用普遍，其中包括信号处置和通信、图像和视频处置、操纵系统、测试和测量，计算金融学及计算生物学等众多应用领域。

在各行业和学术机构中，有一百多万工程师和科学家利用 MATLAB 这一技术计算语言，MATLAB中的GUIDE是专门用于图形用户界面的快速开发环境。

要紧针对雾天情形下获取的降质灰度图像进行研究。

通过 MATLAB 对数字图像进行处置，成立衰减模型。

第一运用空间域中的直方图均衡化的领域处置后再通过像素点处置，对像素点处置采纳三种方式来实现灰度图像的清楚化处置，即灰度线性变换法，灰度非线性变换法和灰度非线性和线性的综合法。

并对这三种方式取得的结果进行了比较分析。

实验结果说明，在有雾的情形下，第三种方式的去雾处置成效最好。

关键词：数字图像处置，图像去雾，MATLAB，灰度图像清楚化ABSTRACTWith the continuous development of information technology is also accompanied by human industrialization process to continue moving forward, more and more serious air survey data show that the proportion of heavy fog in the year increased year by year, and fog will give the production of human life cause great weather, the probability of accident is greatly the one hand, digital image processing has become an extremely important disciplines and technological areas, has been widely used in communications, voice, image, remote sensing, bio-engineering and many other other hand, with the development of computer vision and image processing technology, the research and application of outdoor vision systems are rapid development. Such as terrain classification system, outdoor monitoring system, automatic navigation system, the number of applications in the rapidly rising. In adverse weather conditions (such as fog, rain, etc.), outdoor scene image contrast and color will be changed or degraded, contains many of the features in the image are covered or blurred, resulting in the visual system does not work. Therefore, from the atmospheric degradation of image restoration and enhancement of the details of the subject has important practical for algorithm development, data visualization, data analysis, and numerical calculation of the high-level technical computing language and interactive GUIDE of MATLAB is a quick development wide range of applications, including signal processing and communications, image and video processing, control systems, test and measurement, calculation of finance and computational biology and many other applications. In various industries and academic institutions, more than one million engineers and scientists using MATLAB technical computing fog Get degraded gray-scale image. MATLAB for digital image processing, the attenuation model. Then the processing of the first use of the spatial domain areas of histogram pixels treatment, the pixel points clear treatment process using three methods to achieve gray image, the gray lineartransformation, gray non-linear transformation Law and gray non-linear and linear method. A comparative analysis of the results obtained by these three methods. Experimental results show that the defogging treatment effect in the case of fog, the third method.Keywords: Digital Image Process, Image to fog , MATLAB, Gray scale image clarity目录摘要.................................................................... ABSTRACT.. (I)1 绪论课题研究的背景 0课题研究现状及水平 0课题研究的内容与意义 (1)2 数字图像处置系统与开发环境的简介数字图像处置系统的简介 (2)MATLAB简介和特点 (3)3 课程演示系统方案设计系统整体结构设计 (5)系统设计思路 (5)GUIDE的设计进程 (6)4 课程演示系统具体实现内容图像的增强概述 (12)图像增强的大体原理和方式 (13)频率域变换处置简介 (14)空间域处置简介 (16)雾天降质图像的大体特性分析 (18)雾天降质图像的对照度指数衰减特性 (18)雾天降质图像的模糊性特性 (18)雾天降质图像的时域特性 (19)雾天降质图像的频域特性 (20)基于雾天降质图像的清楚化处置的的其他经常使用算法介绍 (20)基于MATLAB降质图像的实验结果 (24)基于MATLAB降质图像的处置结果的分析 (34)总结 (36)致谢 (37)参考文献 (38)独创性声明 (39)学位论文（设计）版权利用授权书 (39)1 绪论课题研究的背景图像是人类感官系统取得的重要信息来源。

实 验 技 术 与 管 理 第37卷 第9期 2020年9月Experimental Technology and Management Vol.37 No.9 Sep. 2020ISSN 1002-4956 CN11-2034/TDOI: 10.16791/ki.sjg.2020.09.021基于多尺度细节优化的MSRCR 图像去雾算法王小芳1,2，方登杰1，何海瑞1，邹倩颖1（1. 电子科技大学成都学院 云计算科学与技术系，四川 成都 611731；2. 西华师范大学 计算机学院，四川 南充 637002）摘 要：针对Retinex 去雾后图片模糊、细节不明显现象，该文提出基于多尺度细节优化的MSRCR 图像去雾算法。

该算法首先采用MSRCR 对图片进行整体去雾操作，在MSRCR 算法处理图像像素分类过程中，为降低像素分类时间，该文采用K 近邻算法（K nearest neighbor ，KNN ）对图片像素进行快速分类；然后采用双边滤波算法对处理后的图片中的噪声和边缘损失进行处理；最后采用MsDB 算法对图片细节进行优化。

实验结果表明，该文算法相较传统算法而言，在合成雾天图像处理后图片的峰值信噪比（peak signal to noise ratio ，PSNR ）和结构相似性（structural similarity ，SSIM ）平均分别提升22.03%和21.58%；较自然雾天处理后图片的平均梯度、信息熵、Vollaths 值平均分别提升127.62%、6.96%、227.61%。

关键词：MSRCR ；KNN ；双边滤波；MsDB中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1002-4956(2020)09-0092-06MSRCR image defog algorithm based on multi-scaledetail optimizationWANG Xiaofang 1,2, FANG Dengjie 1, HE Hairui 1, ZOU Qianying 1(1. Department of Cloud Computing Science and Technology, Chengdu College of University ofElectronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China; 2. Computer Academy, China West Normal University, Chengdu 637002, China)Abstract: In view of the phenomenon of blurred image and inconspicuous detail after Retinex defogging, this paper proposes a MSRCR image defog algorithm based on multi-scale detail optimization. In order to reduce the time of pixel classification, the K nearest neighbor algorithm (KNN) is used to classify image pixels quickly. Then the noise and edge loss in the processed image are processed by bilateral filtering algorithm. Experimental results show that the peak signal to noise ratio (PSNR) and structural similarity (SSIM) increase by 22.03% and 21.58% respectively, and the average gradient, entropy and V ollaths increase by 127.62%, 6.96% and 227.61%, respectively, compared with traditional methods.Key words: MSRCR; KNN; bilateral filtering; MsDB雾天是自然界最常见的一种天气现象，也是影响可见度的最直观的因素，如何提高雾天图片可见度，提高雾天图片检测精度，降低危险情况发生概率，是各类图像去雾专家探索的目标。

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。

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.。

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。

基于大气散射模型的雾霾天道路图像明晰化一、引言近年来，雾霾天气持续加剧，给人们的生活和交通出行带来了很大的困扰。

雾霾天气中的道路图像屡屡受到大气粒子的散射影响，导致图像模糊不清，给车辆驾驶和交通监控带来了安全隐患。

因此，探究如何对雾霾天道路图像进行明晰化处理，对于提高交通安全性和可视化效果具有重要意义。

二、雾霾天大气散射模型雾霾天气中的道路图像模糊屡屡是由大气中的颗粒物散射引起的。

大气散射模型是描述光在大气中传播过程的数学模型。

依据光在大气中的传播特性，常用的大气散射模型包括Mie散射模型和Rayleigh散射模型。

1. Mie散射模型Mie散射模型适用于颗粒物尺寸较大的状况，例如大气中的雾霾颗粒。

Mie散射模型可以描述光在颗粒上的散射和吸纳过程。

在图像处理中，可以利用Mie散射模型对雾霾天道路图像进行去雾处理。

该方法主要通过预估图像中散射光的强度，消除雾霾颗粒造成的影响，使道路图像恢复明晰度。

2. Rayleigh散射模型Rayleigh散射模型适用于颗粒物尺寸遥小于光波长的状况。

在雾霾天气中，颗粒物的尺寸通常较小，因此Rayleigh散射模型更适用于描述光在大气中的传播。

然而，在实际应用中，Rayleigh散射模型对雾霾天道路图像的明晰化处理效果较差。

三、基于大气散射模型的道路图像明晰化方法1. 视频图像去雾算法雾霾天气中的道路图像往往是由连续的视频图像组成的。

因此，可以利用视频图像的时空信息，结合大气散射模型进行去雾处理。

该方法起首对视频图像序列进行背景建模，预估每帧图像中的散射光分布。

然后依据大气散射模型，去除散射光的影响，最终得到明晰的道路图像。

2. 多标准图像去雾算法基于大气散射模型的道路图像明晰化还可以利用多标准图像处理技术。

该方法通过将道路图像分解为不同标准的图像，分别进行去雾处理。

起首对图像进行小波变换，得到不同标准的图像重量。

然后依据大气散射模型，对每个标准的图像进行去雾处理。

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。

雾霾天气下图像增强算法的研究引言近年来，雾霾天气对城市化进程带来了巨大的威胁。

雾霾天气不仅对人类的健康造成危害，还严重影响了图像的质量。

在雾霾天气下，由于大气中的颗粒物对光的散射和吸收作用，图像中的目标物体会变得模糊、低对比度、色彩偏差等。

图像增强算法的研究在此背景下显得尤为重要。

一、雾霾天气图像特点雾霾天气图像的特点是具有低对比度、高光衰减、色彩偏差等。

低对比度使得目标物体在图像中难以区分，影响了视觉感知的准确性。

高光衰减会造成拍摄的图像过分暗淡，细节难以辨别。

色彩偏差导致图像的色调失真，使得色彩细节丧失。

二、雾霾天气图像增强算法目前，雾霾天气下图像增强算法主要包括暗通道先验算法、颜色校正算法和对比度增强算法。

1. 暗通道先验算法暗通道先验算法是一种基于图像退化过程的图像增强方法。

该算法利用图像中的暗通道信息，通过推导大气光的近似值和透射率，来恢复原始图像。

暗通道先验算法能够有效减少图像的雾霾效应，并恢复图像的细节和对比度。

它的优点是简单高效，但其恢复结果在色彩方面存在偏差。

2. 颜色校正算法颜色校正算法主要通过颜色传递和颜色校正原则来实现雾霾天气下图像的恢复。

该算法通过先验知识和图像颜色的统计特征，调整图像中的颜色分布，使得输出图像更加鲜艳、自然。

颜色校正算法可以有效消除图像的色彩偏差，但在某些情况下可能造成图像过曝和过饱和。

3. 对比度增强算法对比度增强算法是针对低对比度的问题，通过增加图像的对比度来改善图像的观感。

常见的对比度增强算法包括直方图均衡化算法、拉普拉斯变换算法等。

这些算法能够有效提高图像的对比度，使得目标物体在图像中更加清晰可辨。

三、实验与结果分析为了验证上述算法的有效性，我们选择了雾霾天气下的一组图像作为实验样本。

通过对比实验，我们得出以下结论：1. 暗通道先验算法能够有效消除雾霾效应，但会导致图像颜色的不稳定。

2. 颜色校正算法对图像的色彩校正效果较好，但在某些情况下可能过度修正，使得图像显得不真实。

基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案的研究作者：***来源：《赤峰学院学报·自然科学版》2021年第10期摘要：隨着视频监控在各行各业的广泛应用，视频图像的清晰化处理也愈加重要。

本文针对雾霾天气下所采集的户外视频图像，构建了一个基于MATLAB的图像去雾及清晰化处理系统，将前期研究的全局直方图均衡化算法、限制对比度自适应直方图均衡算法、多尺度Retinex算法和暗通道先验算法集成到该系统中，进行大量的仿真实验，并构建图像质量评价体系对这四种算法的处理效果进行评价，进一步分析出常用的四种去雾算法所适应的不同场景。

关键词：去雾;图像处理;MATLAB;图像质量评价中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2021）10-0042-05近年来，随着科学技术的迅猛发展，数字多媒体技术也日益提高，监控视频越来越广泛地应用在交通运输、安全防护、军事领域、工农业生产，甚至居家生活等各行各业，并发挥着越来越重要的作用。

但是，户外监控视频对天气条件的要求非常敏感，尤其当下空气污染所造成的雾霾天气严重，使得监控视频所采集的图像严重退化，这就限制了景象的识别，极大地影响了监控视频发挥其效用。

所以，对监控图像以及监控视频的去雾及清晰化处理的研究就显得非常必要。

1 雾霾天气下图像的去雾化研究现状在雾霾天气下，自然光受到大气中颗粒较大的气溶胶悬浮粒子的干扰发生散射，使获取的户外图像的对比度和饱和度明显下降[2，3]。

另外，由于雾霾的存在，使得退化图像中，原来较低的灰度值产生的一定程度的提高，原本较高的灰度值却被削弱，这就大大地降低了视频图像的质量。

现如今，对恶劣天气下视频图像进行清晰化处理的方法可归为两类：基于图像特征的图像增强算法和基于物理模型的图像复原算法。

图像增强算法是从提升对比度、强化细节、改善整体视觉效果等方面对图像进行清晰化处理，这类算法虽然实用性强，但因为它并不是针对图像降质的本质原因进行研究，所以处理后的图像很有可能会造成信息损失或过饱和等现象，清晰化处理效果并不理想。

基于MSR的雾天图像清晰化算法研究程娅荔;张也驰【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2012(29)4【摘要】Research the fog - degraded images clearness problem to improve the uniformity of the image enhancement. In foggy weather conditions, fog makes images contrast low and image local details not clear. The traditional fog-degraded images clearness algorithm based on histogram equalization can enhance image contrast, but the enhancement of image local details is insufficient, causing image enhancement uniformity is not high. This paper proposed a fog - degraded image clearness algorithm based on MSR. Through the Sigmoid function, the image was mapped and the image contrast was stretched. Then, the MSR algorithm was used to get the image wavelet decomposition for high frequency components and low frequency components. The high frequency components were calculate for the largest absolute value and the low frequency components were calculate for the weighted average. Experiments show that the algorithm can enhance the image contrast and get high - definition images.%研究雾天图像清晰化的问题,需提高图像增强的均匀性.针对雾天情况下,由于雾气的遮挡使得拍摄图像对比度降低,图像局部细节处不清晰,传统的直方图均衡化的雾天图像清晰化方法虽然能够增强图像对比度,但是图像局部细节增强不足,造成图像增强均匀性不高的问题.提出一种MSR的雾天图像清晰化算法,通过Sigmoid函数对图像作映射,拉伸图像的对比度,然后利用MSR算法,将图像小波分解为高频分量和低频分量,对高频分量取绝对值最大运算,低频分量加权平均,并避免了对图像进行全局直方图均衡化造成的图像增强不均匀,局部细节增强不足的问题.实验证明,提出的算法能够将雾天图像均匀增强,得到高清晰的图像,取得了满意的效果.【总页数】4页(P305-308)【作者】程娅荔;张也驰【作者单位】井冈山大学电子信息与工程学院,江西吉安343009;中国电信集团公司吉林省电信分公司,吉林长春130033【正文语种】中文【中图分类】TP317.4【相关文献】1.基于非线性扩散均值漂移的Retinex雾天图像清晰化算法 [J], 张洪坤;薛模根;周浦城2.基于非线性扩散均值漂移的Retinex雾天图像清晰化算法 [J], 张洪坤;薛模根;周浦城;3.基于光学深度估计的雾天降质图像清晰化复原 [J], 翟艺书;王宏4.基于Matlab大雾天气下图像清晰化研究 [J], 温箐笛5.基于MSRCR的水下图像清晰化算法 [J], 孙杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。