武院生，杨卫平

(1.国防科学技术大学电子科学与工程学院，长沙410073;2.武警云南省总队迪庆州支队，迪庆674400)

1 引言

雾对成像设备的直接影响就是造成其输出图像分辨率降低、对比度下降，这就给利用图像内容进行相关决策的场合:如目标监控、事件监测、目标跟踪等带来很大困难。雾会使户外景物图像的颜色与对比度改变或者退化，并覆盖或模糊图像中蕴含的许多特征。雾景条件下获取的图像对比度严重退化，图像在视觉感受上变得非常不清晰。因此对获取的雾景图像进行增强处理具有重要意义［1－2］。目前，对雾景降质图像的增强处理技术主要有两类方法:一类是基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气的散射作用进行建模分析，从而实现场景复原;另一类方法从数字图像处理的角度，增强图像的对比度，以达到清晰化处理的目的［3－4］。

2 基于物理模型的雾景图像增强方法

基于物理模型的雾景图像增强方法一般是从雾景降质图像的物理成因角度入手，通过简化和改进大气散射与视觉成像物理模型而进行图像去雾增强。

2.1 基于几何学场景的雾景降质图像恢复

在国外最早提出图像算法的是Oakley等人。他们在文献［7］中把雾景降质图像对比度丢失归因于两个方面:一是光线被大气悬浮颗粒散射，二是经地面反射的光线被大气悬浮颗粒衰减。依照大气散射定律，通过建立简单三参数物理模型使用逆向思维估计模型参数，然后估计每个像素的散射与发射通量的相对贡献值，最后使用像素值减去散射贡献估计值所得的结果按比例地补偿悬浮微粒。……