一、研究背景与目的 近年来国内的雾霾天气逐渐由中东地区向全国蔓延。

雾霾自2013年起开始成为人们对天气关注的关键词。

雾霾是特定气候条件与人类活动相互作用的结果。

高密度人口的经济及社会活动必然会排放大量细颗粒物（PM2.5），一旦排放超过大气循环能力和承载度，细颗粒物浓度将持续积聚，此时如果受静稳天气等影响，极易出现大范围的雾霾[9]。

在雾天条件下的室外获得的图像会受到严重的退化，图像目标的对比度和颜色等特征被衰减，这大大降低了图像的应用价值。

因为在每一个实际的场景中，部分光线会被空气中的悬浮颗粒散射到空气中，不能进入成像设备，另外空气中存在的浮质也会导致物体表面颜色变淡和整幅图像的对比度降低。

这给工业生产及人们的日常生活带来了很大影响。

例如城市交叉路口图像监视系统[10]，在恶劣天气条件下得到的退化图像会对判断车辆信息和监控交通情况造成极大的困难；在军事侦察或监视中，退化图像对信息的识别与处理会造成偏差，而这种偏差的后果是非常严重的；遥感探测中退化图像同样会对后续的信息处理产生很大的干扰。

研究如何对尘雾等恶劣天气条件下获得的退化图像进行有效地处理，对大气退化图像的复原和景物细节信息的增强有着非常重要的现实意义。

雾天下图像的清晰化技术有可能对其他恶劣天气条件下图像的清晰化技术也起到促进作用，因此这方面技术的研究有着很大应用前景。