基于暗通道的图像去雾霾算法及实现文献综述

雾霾天气导致的图像质量下降严重影响了计算机视觉的应用，例如目标识别、遥感图像分析等。

图像去雾技术作为一种有效的图像预处理手段，近年来受到越来越多的关注。

其中，基于暗通道先验的图像去雾算法以其简单高效的特点，成为该领域的研究热点。

本文首先介绍了图像去雾问题的背景意义以及暗通道先验的基本原理，然后详细综述了国内外基于暗通道的图像去雾算法的研究现状，包括传统暗通道算法的改进策略以及基于深度学习的暗通道去雾算法，并对不同算法的优缺点进行了分析比较。

最后，对图像去雾技术未来的发展趋势进行了展望。

关键词：图像去雾；暗通道先验；透射率估计；大气光估计；深度学习

#1.1研究背景及意义
随着工业化进程的加快，雾霾天气在全球范围内频繁出现，对人们的日常生活和经济发展造成严重影响。

雾霾天气下，空气中悬浮着大量的微小颗粒，会对光线产生散射和吸收作用，导致户外场景图像质量下降，表现为对比度降低、色彩失真、细节模糊等问题。

这给许多依赖于图像信息的计算机视觉应用带来了巨大挑战，例如目标识别、遥感图像分析、自动驾驶等。

图像去雾技术旨在从雾霾图像中恢复出清晰无雾的场景图像，有效提升图像质量，为后续的计算机视觉任务提供可靠的图像数据。