2。2。2环境光模型 5

2。2。3雾天图像成像模型 5

2。3图像的退化原因及特性 6

3基于物理模型的去雾技术 7

3。2基于多幅图像的处理方法 7

3。3基于单幅图像的处理方法 8

4图像增强的角度 9

4。1图像增强的概念 9

4。2图像增强的主要方法 9

5。本文采用的去雾方法 11

5。1直方图均衡化 11

5。1。1直方图概念 11

5。1。2直方图均衡化算法 12

5。2多尺度Retinex增强算法 15

5。2。1色彩恒常理论 15

5。2。2多尺度Retinex算法处理结果 16

5。3双边滤波 18

6。总结与展望 21

参考文献： 23

引言

1。1研究背景及意义

近年来由于空气污染，我国多地出现严重雾霾。由于大气中的粒子散射作用。在这一天气条件下能见度非常的低，景物也都是模糊不清的。这就使得了户外图像采集变得非常困难。但是随着计算机技术的飞速发展，各种监控设备已经被广泛的应用于对道路情况的监控、军事上的侦查以及航天遥感等各个领域之中。客观的情况是我们得到的图片往往都有一定程度上的退化现象，而产生退化的原因有系统的原因，环境原因以及人为的原因。系统原因往往是由于系统自身的老化和磨损，还有传感器的噪声干扰。环境原因就是雾霾天气对于物体射出光线的衰弱现象，人为原因是拍摄时手的抖动等。如果图片的退化太过于严重，将会对后续的使用和研究产生十分巨大影响，因此采用科学方法对得到的图片进行处理来得到使我们满意的图片是十分必要的。论文网

1。2国内外研究现状

1。2。3存在的问题以及研究的难点

1。3本文的主要工作

本文先是介绍了雾的形成机理，给出了大气散射模型，解释了雾天图像退化的机理。以此为理论基础再对图像去雾进行研究，给出了当今社会常用的方法，并对图像增强算法方面常用的两种方法，直方图均衡化和多尺度Retinex算法进行介绍，给出了这两种方法的原理，处理方式并给出了图像处理后的示例。

2图像退化机理

既然进行图像去雾的分析，那么就要了解雾是如何形成的，又是如何对图像的采集进行干扰，影响图像质量的。下面就介绍雾天的图像退化过程，为接下来的研究提供理论基础。

2。1雾的形成

雾是一种多见的自然现象，当空气中容纳了足够多的水汽，一些水汽就会发生凝结现象，它们与大气中的悬浮颗粒结合，就会形成小水滴。这些水滴悬浮在地表附近，使得了地表的能见度降低，这就是雾的形成过程。

  由此可见雾的本质就是悬浮在地表附近的小水滴，这些小水滴的密度太大时会造成能见度降低。这会给人们的生产生活带来不便甚至是危害。

2。2大气散射模型 Rrtinex图像去雾技术算法的研究及实现(2):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_83680.html