研究意义：随着科技的发展，社会的进步，在我国GDP不断上升的同时，由经济增长所带来的一系列环境问题逐渐凸现出来，最严重的就是雾霾问题。近几年来，我国的雾霾问题越来越严重，全国范围内多个城市均有雾霾出现。在这种恶劣天气条件下，各种图像应用获取的图像品质大幅下降，图像对比度与颜色等主要特征发生退化。为了改变这种现状，对有雾图像进行去雾处理显得尤为关键。随着数字图像处理技术长达60多年的发展，各方面的技术已经有了较大进步，已应用于多个相关领域和行业，并创造了可观的的经济价值。为了应对雾霾对图像获取品质的影响，图像去雾处理成为了数字图像处理技术中需要重点关注的课题，本论文针对图像去雾处理进行研究，旨在为应对雾霾类恶劣天气图像处理提供参考与建议。

研究目的：研究对雾霾类恶劣天气条件下获得的模糊图像进行基于图像增强的去雾处理，达到对图像细节信息增强的目的。

国内外研究现状：图像去雾处理经过了长达60多年的发展，技术层面取得了较大的突破。目前关于图像去雾处理技术主要有两大类方法：第一类方法是基于图像增强的方法，此类方法因为不用考虑图像退化的原因，所以应用范围比较广，优点是能够显著增强有雾图片的对比度，对受雾霾影响的图像有较大的视觉增强；缺点是因为不考虑图像退化的原因，所以对有雾图像的细节处理不够好，处理结果中部分图像细节丢失。第二类方法是基于图像复原的方法，此类方法图像去雾处理手段与图像增强不同，其考虑的基本处理方法是始于图像降质的物理模型，使用数学分析的方法求解图像降质的逆过程，利用图像降质环节各项参数来复原图像。此类方法因为能够针对不同天气条件获取不同的降质参数，所以在实际的图像去雾处理中针对性较强，能够显著的对图像去雾，而且得到的去雾结果非常自然，图像细节信息损失也比较少。虽然国内外学术界对雾霾条件下基于图像增强与图像退化的研究取得了很多科研成果，但是从长远的眼光来看，目前数字图像去雾处理仍然处于起步阶段，雾霾类天气条件也在不断变化，所对应的图像去雾处理技术也要实时更新。只有更加完善的图像去雾处理技术才能应对未来更加极端的天气状况，所以图像去雾技术研究领域需要解决的问题还有很多，需要继续深入完善现有的图像去雾处理算法，并针对不同恶劣天气条件提出的新的图像去雾处理算法。

研究基本内容：通过阅读国内外关于图像去雾的相关文献和书籍,并研读数字图像处理相关知识,学习求解最优解决问题的方法。

在大量阅读文献的基础上通过使用MATLAB软件进行仿真实验,并总结传统线性与非线性图像去雾增强算法的优缺点,提出基于天空透射率修正的图像去雾算法，旨在达到通过修正天空透射率来减小明亮部分失真率的目的，在保持图像的细节信息与边缘信息的基础上,最大限度去除噪声。

研究目标：对传统图像去雾方法进行仿真，分析仿真结果，提出优化的图像去雾算法，并比较优化算法相对于传统算法的优点。

完成对雾霾等恶劣天气条件下获得的退化图像有效去雾处理的目标。

技术方案：

（1）搜集查阅相关资料,了解图像去雾的现状及其研究意义。

查阅相关文献资料,了解并掌握图像去雾技术的相关实现原理。

了解并掌握基本的去雾算法。

（2）用基本图像去雾算法实现雾霾图像的去雾处理,并比较不同算法的去雾性能,对各种方法的优缺点进行分析。

对传统去雾算法的缺点进行改进,通过使用修正天空透射率的方法,提出改进的图像去雾算法。

（3）对图像去噪过程进行仿真,并对结果分析讨论。