1、目的及意义

1.1 研究目的及意义

图像是视觉的基础，是人类获取和利用视觉信息的主要手段和途径，是自然景物的客观表现。图像是通过各种测试系统，以不同的形式和途径观测自然景观而得到的，可以直接或者间接的作用于人眼。图像的质量对后续图像的判断、分析、识别以及计量结果的准确性具有重要作用。但是生活中会存在各种各样影响视觉系统成像质量的因素，导致通过成像设备呈现的图像产生质量上的下降退化，例如光学透镜、光电感应的非线性、图像散焦模糊、相机抖动模糊、大气湍流等等。对大多数视觉系统而言，户外恶劣天气是造成图像模糊的重要原因，其能见度低，出现最为频繁，且分布区域广泛。

雾和霾是一种常见的天气现象，在我国出现较为频繁且分布区域广泛，尤其是南方等部分地区，春夏秋冬都会存在。据国家环保部门统计，有的地区雾霾天数已达到半年以上。近几年空气质量退化严重，雾和霾天气频繁出现，PM2.5值越来越引起广大群众的关注。雾和霾是影响户外视觉系统成像质量的重要因素，使得图像质量下降，影响的图像信息的获取，因此对图像去雾技术的深入研究，恢复图像颜色、对比度，复原景物细节信息等处理，对减少交通运输、室外监控、侦查、导航、遥感遥测等户外成像系统受到天气条件制约，提高其工作的可靠性和稳定性具有重大的研究价值。

图像去雾技术是通过一定的手段去除图像中雾霾的干扰，从而得到高质量的图像，一遍得到满意的视觉效果并获取更多有效的图像信息。随着计算机软、硬件技术的不断发展，对雾天图像进行实时处理。

目前的雾天图像清晰处理方法很多，主要可以分为两大类：第一类是基于图像增强的方法，这类方法是对被降质的图像进行增强，改善图像的质量。这种方法优势在于可以应用已有的成熟图像处理算法，可以对常用的图像增强算法进行针对性的运用和改良，增强图像的对比度，突出图像中景物的特征和有价值的信息。但是，这种方法可能会造成图像信息的部分损失，使得图像质量退化。第二类是基于物理模型的方法，这种方法通过研究大气悬浮颗粒对大气的散射作用，建立大气散射模型，了解图像退化的物理机制，并反演出未降质前的图像。这是一类专门针对雾天图像的图像复原方法，复原出的图像效果真实，贴近降质前景物原样，对复杂场景图像的处理效果较好，图像信息得到较完整的保存。

1.2 国内外研究现状

对于每一类方法，按照去雾方法的相似性进一步归纳为不同子类的方法图1-1详细描述了这种分类层次。

全局化的图像增强方法是指依据整幅雾天图像的统计信息决定对灰度值的调整，而不考虑调制点所在的区域。基于图像处理的雾天图像增强算法包括：