近年来特别是近几年关于如何提高雾天所得图像的质量问题的研究已经成为了十分热门的问题。很多国内外的著名专家学者都在做这方面的研究。本人查找了相关的文献，目前主要有两大类方法来给图像去雾：基于物理模型法和图像增强算法。73354

基于物理模型的方法，主要是利用大气散射模型，分析图像的降质过程，用这一过程的逆过程来达到给图像去雾。充分考虑场景的深度以及场景的反照率，对与图像的质量不会有太大的损伤。具有代表性的是Narasimhan和Nayar的方法。它们利用多幅图像的对比来获取清晰地图像。

图像增强方面，有集中常用的方法，在第四节有详细的介绍。这也是当前的研究热点。Oakley等人曾经用航拍获取图像，用高斯定理对光路进行预测。获得了很好的效果。Kratz[14]和 Tarel等人也通过排场景深度及反照率出发，达到很好的去雾效果。

国内目前祝培等人提出了局部直方图均衡化去雾算法，将天空区域单独提取出来，这一部分的噪声对方法的影响得到抑制，运用直方图均衡化来增强根据移动的掩膜窗口分割出的不同场景深度区域，使图像质量增强。论文网

3存在的问题以及研究的难点

对于图像去雾的研究发展非常之快，也取得了很多可喜的收货，但是仍然存在许多不足之处和难以克服的方面

（1）大多数基于物理模型的方法都是假设大气是均匀分布的，所使用的退化模型都是单色大气模型，实际上，雾比较大，图像难以采集时，大气粒子十分的不稳定，所以当今的算法不能很好的满足多变的户外场景以及浓度不同的雾。

（2）在实际图像采集过程中对实时性要求非常高，基于物理模型的方法在时间和空间上的复杂程度比较高，而图像增强的方法又难以达到凉的效果。

除此之外关于图像去雾的发展还受到以下几点的限制：

（1）在大气散射模型中还有三个未知的参数，非常关键的一点就是对这些参数的估算，如何能够精确快速的对这三个参数进行估计也是难点之一。

（2）户外的天气复杂多变，这就算法要适用于不同的天气条件，还有各种不同深度的场景，如何能够使算法具有很好的适应能力也是现在研究的难点。

参考文献：

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