张国强， 杨 燕， 李一菲

(兰州交通大学 电子与信息工程学院，甘肃 兰州 730070)

随着我国工业化进程的快速发展，其面临的环境问题日益突出，特别是近年来秋冬季节经常出现的雾霾现象。在这种情况下，户外监控系统捕获到的图像细节信息不明显，许多特征被覆盖或显示模糊，并且信息的可识性严重降低。同时，色彩保真度降低，出现严重的色偏现象，这严重阻碍了户外监控系统获取有用信息和捕获目标源位置的能力。因此，对于如何有效去除雾气干扰的研究具有极其重要的实际意义和研究价值。

目前，针对单幅图像去雾算法的研究已经取得了一定的研究成果。这些不同的算法主要可以分为基于图像增强的方法和基于物理模型的图像复原方法。其中，基于图像增强的方法不考虑图像是因为何种因素而发生退化，不能做到真正意义上的去雾，主要是使用数字图像处理的方法对有雾图像中需要增强的细节进行增强,并提高其对比度。这种方法在去除雾气的同时会造成部分细节丢失，使部分复原的图像失真；基于图像复原的方法将大气散射模型作为理论基础，通过反演假设或先验条件评估在模型中起到重要作用的未知参数，然后将这些未知参数代入模型进行求解，从而获得清晰的无雾图像，这种方法复原的图像比较自然，可以满足更多的场景需求。目前，基于物理模型复原算法已经取得了显著的成果。He等[1]通过……