侯智斌， 陈向春， 宗军君

（陆军军官学院基础部，安徽合肥 230031）

利用侦察设备对敌方目标进行照相侦察和监视，是现代战争中获取敌方情报的主要方式之一。但在执行任务过程中，经常会遇到雾天等气象条件的影响，致使所获取的可见光侦察图像对比度降低，造成图像的混叠、降晰和扭曲，严重影响了指挥员对战场目标的识别判断。特别是在雾天频繁出现的季节和地区以及气象战利用的情况下，为保证全天候侦察和监视敌方态势，从低质量可见光侦察图像中去除天气影响，恢复图像对比度，已经成为一个亟待解决的难题。

目前，对于雾天单图像清晰化处理的方法主要有：雾天图像增强和雾天图像复原。雾天图像增强方法虽然算法简单，适用范围广，能有效地提高雾天图像的对比度，但很难反映景深多变的图像中局部景深的变化，对于突出部分的信息可能会造成一定损失，这将直接影响到指挥员的判断决策。

而雾天图像复原是研究雾天图像降质的物理过程，并建立雾天退化模型，反演退化过程，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的无雾图像或无雾图像的最优估计值，从而改善雾天图像质量。这种方法针对性强，得到的去雾效果自然，一般不会有信息损失［1－4］。因此，本文基于大气散射系数的空间变化，建立了图像复原物理模型，该方法实现了低质量可见光侦察图像复原。

1 基于光学深度估计的雾天图像复原

散射是可见光波段导致图像降质的主要原因。……