1。3 国内外研究现状

 1。4 本文章节内容安排

薄云薄雾天气严重影响了户外视觉系统的图像采集，给航拍、遥感、交通 等系统的工作带来了很大的不便，因此图像去雾技术已成为图像数字处理的重 要研究方向。本文将用基于图像处理的增强算法展开对图像去薄云薄雾技术的 研究。

第一章首先介绍了研究课题的背景和实际应用的意义，然后对国内外图像去 雾技术的研究与发展现状进行了概述，最后说明了本文的主要研究内容和章节安 排。

第二章分析了薄云薄雾天气下图像发生退化的原因，结合大气散射理论与基 本模型，找出了雾天图像降质的原因。然后提出了本文将使用的去雾图像的评价 标准。

第三章分析了直方图均衡化处理的原理，并用其对图像进行去云去雾处理。 对直方图均衡化算法进行进一步修正的改进，使其获得更好的去云去雾效果。文献综述

第四章首先介绍了色彩恒常性以及 Retinex 算法的发展过程与分类，并详尽 地阐述了 Retinex 理论的原理和计算流程。然后介绍了基于中心/环绕的三种 Retinex 算法，分别为单尺度 Retinex 算法，多尺度 Retinex 算法和带色彩恢复的 多尺度 Retinex 算法。并尝试用这三种算法处理雾天降质的图像，比较并分析算 法各自的优缺点。最后介绍了两种选择特殊路径的基于像素比较的 Retinex 算法 的原理与流程。尝试采用两种算法即 Frankel_McCann 算法和 McCann99 对薄云 薄雾图像进行清晰化处理，并对两种算法进行比较。

最后一章总结了本文的研究工作内容，并对图像去雾技术的发展前景进行了 展望。

2 薄云薄雾天气图像退化机理

为了对薄云薄雾天气下的图像进行有效的清晰化处理，首先需要弄清楚雾 天图像退化的基本物理过程。本章从云雾天气的形成机理与过程出发，结合大 气散射模性，从成因上分析并研究了大气散射作用对于雾天降质图像的影响， 进而探讨增强薄云薄雾天气下退化图像的有效方法。

2。1 薄云薄雾天气的形成及影响

云是空中水汽凝结成的水滴、冰晶或者由其掺杂而成的漂浮在空中的可视 聚合物。地面上的水吸收热量变为蒸汽而上升，而大气层上方气温偏低，水蒸 气体积会缩小，密度会增大从而导致蒸汽团下降；又因为大气层下方气温偏 高，水蒸汽在下降的过程中又会吸热上升从而形成循环，经过几次循环后水蒸 汽最终集中在蒸汽层的底部温度低的区域，最终形成了云。在我国的许多地 区，天气常有云层飘浮堆积在空中，空中的云层会挡住航拍器和遥感卫星，使 它们无法获得所需的清晰的目标图像。无论天气是否晴朗,都会在一定情况下受 到薄云以及其阴影一定程度的影响，除此之外气溶胶等因素也会大大降低卫星 遥感及航拍图像的质量，降低图像的信息提取精度。

当空气达到一定湿度时，其中的水汽就会发生凝结现象，成为飘浮在空中 的小水滴，最终形成雾。雾实质上其实是由悬浮在大气中的微小液滴构成的气 溶胶，常呈现乳白色，它和云都是由于温度下降而造成的，其底部位于地表， 因此实际上也可以称它为靠近地面的云。来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

根据能见度的标准，能够将雾大致分为薄（轻）雾、大雾和浓雾。能见度 和雾况的关系为：浓雾可视度小于 0。2km，大雾能见度在 0。2~1。0km 范围内,轻

雾能见度在 1。0~10。Okm 范围内。雾滴的半径一般在 1μm ~60μm 的范围内。 雾滴在零度以上时,半径约为 7~15μm，在零度以下时,半径约为 2~5μm，而在 薄雾中雾滴的半径大约小于 lμm [10]。雾会对交通（公路、水路、航空）造成很