图像去雾算法研究综述.pdfVIP

图像去雾算法研究综述

一、本文概述

随着计算机视觉技术的快速发展，图像去雾技术已成为近年来的

研究热点之一。图像去雾旨在从有雾的图像中恢复出清晰、无雾的图

像，从而提高图像的质量和视觉效果，为后续的图像处理和分析提供

更为准确和可靠的信息。本文旨在对图像去雾算法进行全面的研究综

述，探讨各种去雾算法的原理、优缺点及适用场景，以期为后续的研

究提供参考和借鉴。

本文将对图像去雾技术的研究背景和意义进行介绍，阐述图像去

雾在各个领域中的应用价值。接着，本文将从去雾算法的基本原理出

发，详细介绍各种去雾算法的实现过程，包括基于物理模型的去雾算

法、基于深度学习的去雾算法等。在此基础上，本文将对各种去雾算

法的性能进行评估，包括去雾效果、计算复杂度、实时性等方面的比

较和分析。本文还将对去雾算法的未来发展趋势进行展望，探讨去雾

算法在新技术、新场景下的应用前景。

本文期望通过全面、系统的综述，为图像去雾技术的研究提供有

益的参考和启示，推动图像去雾技术的进一步发展。

二、图像去雾技术基础理论

图像去雾技术，作为计算机视觉和图像处理领域的一个重要研究

方向，其基础理论涉及大气散射模型、图像增强与复原、深度学习等

多个方面。深入了解这些基础理论，对于设计和实现有效的去雾算法

至关重要。

大气散射模型：大气散射模型是图像去雾算法的理论基础，其中

最具代表性的是McCartney模型。该模型描述了光线在大气中的传播

和散射过程，将观察到的图像分解为直接衰减部分和大气光散射部分。

通过估算这两个部分，可以恢复出清晰的无雾图像。

图像增强与复原：图像增强和复原技术在去雾过程中发挥着重要

作用。图像增强技术，如对比度增强、色彩增强等，可以提高图像的

视觉效果，使去雾后的图像更加清晰自然。而图像复原技术则通过去

除图像中的噪声和失真，恢复图像的原始信息，进一步提高去雾效果。

深度学习：近年来，深度学习在图像去雾领域取得了显著进展。

通过构建深度神经网络模型，可以学习到去雾过程的复杂映射关系，

从而实现更加精确和高效的去雾。深度学习模型，如卷积神经网络

（CNN）、生成对抗网络（GAN）等，在去雾算法中发挥着越来越重要

的作用。

图像去雾技术的基础理论涵盖了大气散射模型、图像增强与复原

以及深度学习等多个方面。这些理论为去雾算法的设计和实现提供了

坚实的基础，推动了图像去雾技术的不断发展。

三、传统图像去雾算法

在传统图像去雾算法的研究中，主要的方法可以大致分为基于物

理模型的去雾算法和基于图像增强的去雾算法。

基于物理模型的去雾算法主要依据大气散射模型，该模型描述了

图像中物体表面反射的光线在大气中传播时受到散射和衰减的影响。

其中最具代表性的是暗通道先验去雾算法。该算法假设在大多数非天

空的局部区域中，至少有一个颜色通道具有很低的亮度值，即暗通道。

通过利用这一特性，可以估计出大气光成分和传输图，进而恢复出无

雾图像。然而，这种算法在处理具有丰富纹理或高亮度的图像时可能

会失效。

基于图像增强的去雾算法则侧重于提升图像的对比度，以改善图

像的视觉效果，但不一定能恢复出准确的物体表面颜色。例如，直方

图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过拉伸图像的直方图来增

强图像的对比度。然而，这种方法在处理去雾问题时，可能会导致图

像的颜色失真或细节丢失。

除了上述两种主要方法外，还有一些其他的传统去雾算法，如基

于小波变换的去雾算法、基于模糊理论的去雾算法等。这些算法各有

其特点，但都存在一些局限性，例如计算复杂度高、去雾效果不稳定

等。

传统图像去雾算法在处理复杂的去雾问题时存在一定的困难。近

年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的去雾算法逐渐展现

出其强大的潜力和优势，成为了当前去雾算法研究的热点。

四、深度学习在图像去雾中的应用

近年来，深度学习在图像去雾领域取得了显著的进展。深度学习

通过构建深度神经网络模型，可以自动学习从输入图像到清晰图像的

映射关系，无需手动设计复杂的去雾算法。本节将重点介绍深度学习

在图像去雾中的应用。

卷积神经网络是最早应用于图像去雾的深度学习模型之一。CNN

通过卷积操作提取图像的特征，并通过多层网络结构逐步学习去雾的

映射关系。例如，DehazeNet利用CNN提取图像的特征，并通过多尺

度池化操作增强网络的鲁棒性，实现了有效的