基于暗通道先验的图像去雾算法及仿真实现文献综述

雾霾天气下拍摄的图像往往存在着对比度下降、颜色失真、细节模糊等问题，这给人们的日常生活以及计算机视觉等领域带来了极大的不便。

图像去雾技术旨在消除或减弱雾霾对图像质量的影响，近年来已成为计算机视觉和图像处理领域的研究热点。

暗通道先验方法是一种简单有效的单幅图像去雾方法，它基于自然场景中的统计规律，通过估计场景的透射率来恢复无雾图像。

本文首先介绍了图像去雾的研究背景和意义，并对国内外研究现状进行了综述，重点介绍了暗通道先验去雾算法的基本原理和研究进展。

然后，针对传统暗通道先验去雾算法存在的问题，详细分析了改进的暗通道先验估计方法、透射率图优化策略以及去雾图像复原算法等方面的研究进展，并对各种改进方法的优缺点进行了比较分析。

最后，本文总结了基于暗通道先验的图像去雾算法的优势和不足，并展望了未来的研究方向。

关键词：图像去雾；暗通道先验；透射率估计；图像复原

1.1图像去雾
图像去雾是指利用图像处理技术，去除或减弱雾霾对图像质量的影响，恢复清晰无雾图像的过程。

雾霾天气下，空气中的水滴、灰尘等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衰减，从而降低图像的可见度和对比度。

图像去雾技术旨在消除或减弱这些影响，提高图像质量，为后续的图像分析和理解提供可靠的依据。