基于道路场景的图像去雾研究与实现文献综述

雾霾天气导致的能见度降低严重影响道路交通安全和自动驾驶技术的发展。

图像去雾作为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在消除雾霾对图像质量的影响，增强图像的清晰度和可视性，近年来受到越来越多的关注。

本文首先介绍了图像去雾的相关概念，包括雾天图像退化模型以及图像去雾技术的分类，并对传统去雾算法和基于深度学习的去雾算法进行了概述。

其次，本文重点阐述了道路场景图像去雾的研究现状，并对现有的道路场景图像去雾算法进行了详细分析和比较。

最后，本文对道路场景图像去雾的发展趋势进行了展望。

关键词：图像去雾；道路场景；深度学习；文献综述；算法比较

1.1雾天图像退化模型
雾霾天气下，空气中的悬浮颗粒会对光线产生散射和吸收作用，导致场景的辐射信息在传播过程中发生衰减和失真，从而降低图像的对比度、清晰度和色彩饱和度。

大气散射模型是描述雾天图像退化过程的常用物理模型，其数学表达式如下：
$$I(x)=J(x)t(x) A(1-t(x))$$
其中，I(x)表示观测到的有雾图像，J(x)表示待恢复的无雾图像，A表示大气光值，t(x)表示透射率，反映了场景辐射信息在传播过程中的衰减程度。

1.2图像去雾技术分类
图像去雾技术可以根据不同的标准进行分类。

根据输入图像的数量，可以分为单幅图像去雾和多幅图像去雾。