李国清，汤子梦，吴喜芳，张合兵，王春阳，李保莲

(1.河南省遥感测绘院,河南 郑州 450000；2.河南理工大学 测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454000；3.河南省国土资源调查规划院，河南 郑州 450016)

0 引 言

在云雾等恶劣环境影响下遥感影像可视性差，图像失真严重，无法满足影像感知系统对图像清晰度的要求[1]，因此,图像除雾算法十分重要。

目前，图像除雾技术主要有两种:一种是图像增强技术;另一种是图像复原技术[2]。图像增强技术主要是增强图像的对比度、亮度和色彩饱和度，未从图像本质解决问题；图像复原技术从云雾影像本质出发，具体思路为首先建立数学物理模型，然后通过反演算法得到除雾后的影像。近年来，图像除雾算法被学者不断改进演变，出现了直方图均衡化、曲波变换、小波变换、同态滤波等，其中最经典的也是应用最广泛的技术是基于Retinex模型的除雾算法。在该算法的基础上，又演变了单尺度Retinex算法、多尺度Retinex算法、带彩色恢复因子的多尺度算法[3]。

一些试验表明，单尺度Retinex算法影像除雾后的边缘细节信息不完整，多尺度Retinex算法在影像亮度相差较大时，某些区域会出现严重的光晕现象。针对此问题，秦旭佳等[4]提出了一种基于HSV色彩模型的Retinex图像增强算法，将传统的RGB色彩模式图像在图像增强算法基础上变换到HSV色彩模型上，然后再将该模型转移到RGB色彩空间上。经过两次变换，校正了颜色通道间的关系，得到雾化后的影像。虽然影像的地物细节信息得到增强，但计算过程较为复杂；……