翟永杰， 江 柳， 龙雅芸， 赵振兵

(1.华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北 保定 071003;2. 华北电力大学 电气与电子工程学院，河北 保定 071003)

0 引 言

受雾天天气影响，输电通道在线监测系统所捕获图像的对比度和清晰度均降低，对图像质量影响较大，导致输电通道的监测效果较差，对于输电线路故障、大型机械入侵以及野外山火等危害异常情况易造成误识别或漏识别，严重威胁输电通道的安全运行和维护。为了使监测系统能更好地进行输电通道图像异常情况识别，需要对雾天降质图像进行去雾处理，以突出图像中目标特征并方便后期处理，是使输电线路监测系统具备在恶劣天气下工作的鲁棒性和可靠性的前提。

目前，单幅图像去雾的主流方法包括基于图像处理的方法和基于模型复原的方法。基于图像处理的方法是对有雾图像进行增强对比度处理，主要算法包括直方图均衡化[1]、小波变换[2，3]以及Retinex算法[4，5]等算法，但此类去雾方法容易因单纯增强图像对比度会造成图像过饱和或光晕现象等问题。基于物理模型的方法从大气散射作用角度出发，根据图像的形成过程实现场景的复原。复原出来的图像效果真实，贴近降质前景物原景，对复杂场景的图像处理效果较好，图像信息得到较完整的保存[6]。典型的算法包括基于景物深度信息[7]的雾天图像复原、基于大气光偏振特性[8]的雾天图像复原、基于先验信息的雾天图像复原[9，10]等。其中，He等[11]通过收集大量无雾图像发现了暗原色统计规律，对单幅有雾图像有良好的复原效果。……