1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

1.研究意义 从2013年起”雾霾”开始成为人们对天气关注的热词。

雾霾是特定气候条件与人类活动相互作用的结果。

高密度人口的经济及社会活动必然会排放大量细颗粒物（pm2.5），一旦排放超过大气循环能力和承载度，细颗粒物浓度将持续积聚，此时如果受静稳天气等影响，极易出现大范围的雾霾。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

研究内容 通过本次研究，期望能实现以下几点： 1. 了解了图像去雾技术的国内外研究现状,对与图像去雾算法研究有关的主要理论知识,如直方图均衡化、空间锐化滤波、retinex理论、大气散射模型等进行了基本的了解； 2. 以何凯明博士的《single image haze removal using dark channel prior》为基础，了解基于暗通道先验的图像去雾算法，并对影响恢复图像效果的变量进行分析，实验，查找较优的值 3. 查找在强光源影响所造成的非均匀大气情况下，结合暗通道先验理论，实现图像去雾处理，以进一步优化何凯明博士论文中的去雾算法，优化去雾效果。

总之，本次研究期望以暗通道先验理论为基础，实现一个效果较为清晰的去雾系统。

拟采用的研究手段 开发环境：matlab 本次研究分为以下两个阶段： 首先，通过文献阅读，了解目前与去雾有关的比较常见的几种算法原理，并通过文献的分析，总结，了解其各自的优点以及在实现去雾过程中所遇到的局限性。