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基于暗原色先验的图像去雾算法研究的开题报告一、研究背景及意义近年来，图像去雾是计算机视觉领域中备受关注的研究方向之一。
由于许多自然场景中存在着雾、烟雾等气溶胶，这些气溶胶对于图像质量和可视性的影响巨大。
因此，如何去除这些噪音并恢复清晰的图像，对于提高图像的质量和可视性具有重要意义。
图像去雾算法的研究和应用在计算机视觉、计算机图形学、遥感图像处理等领域广泛应用。
目前，已经有许多图像去雾算法被提出，如单尺度Retinex、Dark Channel Prior、全自动物理模型、分层反卷积等。
但是，在实际应用中，这些算法仍然存在以下几个问题：去雾效果不理想、存在较大的计算复杂度和较大的计算误差等问题。
因此，如何提出一种高效、准确、实用的图像去雾算法，是当前研究的重点。
二、研究目标和内容本文的研究目标是基于暗原色先验的图像去雾算法的研究，旨在解决现有算法的不足，提高去雾算法的准确性和效率。
具体研究内容包括：1. 基于暗原色的理论研究：分析暗原色与气溶胶之间的物理关系，研究暗原色先验在图像去雾中的作用和作用机理。
2. 基于暗原色先验的图像去雾算法设计：基于暗原色先验，设计一种新型的去雾算法，包括暗通道先验、暗原色先验和模糊先验等关键步骤。
3. 算法实现与优化：设计并实现基于暗原色先验的去雾算法，利用图像处理的相关技术对算法进行优化和改进，降低算法的时间复杂度和计算误差。
4. 算法评价：选取不同的数据集和评价指标，对所提出的算法进行定量和定性评价。
与现有的各种算法进行对比分析，检验本文算法的可行性和效果。
三、预期研究成果1. 基于暗原色先验的图像去雾算法：提出一种全新的图像去雾算法，以暗原色先验为主要思想，采用暗通道先验、模糊先验等关键步骤实现图像去雾。
2. 算法的优化和改进：利用图像处理技术和优化算法，降低算法的复杂度和误差，提高算法的运行速度和准确性。
3. 算法的应用分析：对算法的实际应用进行分析，如在图像处理、计算机视觉、计算机图形学等领域的应用。
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。
诚信声明本人声明：1、本人所呈交的毕业设计是在老师指导下进行的研究工作及取得的研究成果；2、据查证，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，毕业设计中不包含其他人已经公开发表过的研究成果，也不包含为获得其他教育机构的学位而使用过的材料；3、我承诺，本人提交的毕业设计中的所有内容均真实、可信。
作者签名：日期：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1. 1 图像去雾技术分类 (2)1.1.1 基于图像处理的雾天图像增强 (3)1.1.2 基于物理模型的雾天图像复原 (5)1.2 常见的去雾方法 (7)1.2.1 最小失真图像去雾算法 (7)1.2.2 偏振成像去雾算法 (10)1.3 本文采用的去雾方法 (12)1.3.1 简介 (12)1.3.2 背景 (14)1.3.3 暗通道先验算法 (15)1.3.4 利用暗通道先验算法去雾 (16)第2章MATLAB简介 (19)2.1 MATLAB 语言的传统优点 (19)2.2 语言新特点 (19)2.2.1 数据类型和面向对象编程技术 (19)2.2.2 控制流和函数类型 (20)2.3 工作环境 (20)2.3.1 传统工作环境 (20)2.3.2 工作环境新特点 (21)第3章主要程序与图像处理结果 (22)3.1 流程图 (22)3.2 具体程序 (23)3.3 图像处理结果 (27)结束语 (30)致谢 (31)参考文献 (32)图像去雾技术研究摘要: 在这篇论文里，我们找到了一个简单有效的去雾算法——暗通道先验算法，来去除单一图像的薄雾。
暗通道先验算法是室外无雾图像的一种统计规律。
它是基于一个重要的观察结果——室外无雾图像的每一个局部区域在至少一个颜色通道内有很低的值。
把这种算法应用在有雾图像的模型中，我们可以直接估计出雾的浓度，并且还原出高品质的无雾图像。
许许多多我们处理过的无雾图像展示了我们先前应用的算法是多么的强大。
课程设计——图像去雾一、设计目的1、通过查阅文献资料，了解几种图像去雾算法，；2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用；3、理解和掌握图像退化的因素，设计图像复原的方法；4、比较分析不同方法的效果。
二、设计容采用针对的有雾图像，完成以下工作：1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，比照该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；3、分析实验效果；4、写出具体的处理过程，并进展课堂交流展示。
三、设计要求1、小组合作完成；2、提交报告〔*.doc〕、课堂交流的PPT〔*.ppt〕和源代码。
四、设计原理〔一〕图像去雾根底原理1、雾霭的形成机理雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球外表，所以也可以看作是接近地面的云。
霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。
广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。
由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。
在雾的影响下，经过物体外表的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。
2、图像去雾算法图像去雾算法可以分为两大类：一类是图像增强；另一类是图像复原。
图1-1介绍了图像去雾算法的分类:图1-1去雾算法分类从图像呈现的低亮度和低比照度的特征考虑，采用增强的方法处理，即图像增强。
比较典型的有全局直方图均衡化，同态滤波，Retine* 算法，小波算法等等。
基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进展建模分析，实现场景复原，即图像复原。
运用最广泛、最权威的是由何凯明等人提出的暗通道先验的方法。
〔1〕图像增强技术为了改善视觉效果或者便于人们对图像的判别和分析，根据图像的特征采取简单的改善方法或者加强特征的措施叫做图像增强。
河北工业大学本科毕业设计（论文）前期报告毕业设计（论文）题目：图像去雾算法的研究专业：自动化专业学生信息：指导教师信息：教师号姓名职称报告提交日期：1.文献综述雾是一种常见的自然现象，它会使大气的能见度降低，景物图像发生退化，在雾天拍摄的图像内容模糊，对比度下降，这将会严重影响户外图像采集与处理，使工作无法正常进行。
因此，对这种自然现象引起的图像质量下降展开图像信号处理与研究具有普遍意义。
另一方面，由于计算机技术的迅猛发展，计算机技术的运算速度越来越快，图像处理系统的价格日益下降，随着计算机视觉与图像处理技术的快速发展，户外视觉系统的研究与应用也在飞速增长。
从而图像处理技术得以广泛用于科学和工程领域，为了保证视觉系统全天候正常工作，就必须使系统适应各种天气状况，而雾天图像对比度和颜色的会发生退化，导致这些系统无法正常工作。
因此，研究如何对尘雾等恶劣天气下获得退化图像进行有效的处理，对大气退化图像的复原，和景物细节信息的增强有着非常重要的现实意义，本论文展开了雾天天气下的景物清晰化技术的讨论，雾天图像的清晰化技术有可能对其他恶劣天气下的图像清晰化技术起到促进作用，此方面技术的研究有着很大的前景，图像处理科学与技术逐步向其他领域渗透是必然的。
2.课题研究的发展状况本课题主要研究图像去雾的算法，目前，各个文献提出的图像去雾处理的方法有很多，一般分为以下几种：第一类是常规图像增强算法，图像增强分为图像颜色增强和图像对比度增强，图像颜色增强主要通过颜色恒常算法和色调映射算法，例如，图像亮度曲线调节，图像亮度线性拉伸，直方图均衡化，伽马算法。
图像增强算法主要有频率域图像锐化算法，基于掩膜的图像锐化算法等。
这类算法没有考虑雾天大气对图像的影响。
第二类是基于大气退化物理模型的方法，这种方法需要获得额外信息，例如有的方法需要利用专用的已经标定的雷达装置获得深度信息，然后利用图像数据和深度信息来求物理模型的参数，然后把参数带入退化模型，才能求出估计图像。
基于直方图的图像去雾平台的设计与实现随着现代科技的发展，数字图像成为了人们生活和工作中不可或缺的重要元素。
然而，在实际应用中，由于各种物理、化学、气象等因素的影响，数字图像中常常会存在一定程度的雾霾现象，导致图像质量下降，影响人们对图像内容的理解和分析，进而影响决策的准确性。
因此，针对数字图像中存在的雾霾现象，提出一种能够有效去除雾霾的技术方案至关重要。
图像去雾是指通过对雾霾图像进行处理，消除或降低雾霾对图像内容的影响，以提高图像质量的处理过程。
在过去的几十年里，已经涌现了很多种基于不同原理的图像去雾技术，如天空模型、暗通道先验、多尺度算法等。
其中，基于直方图的图像去雾技术因其简单高效，易于实现和扩展，成为了研究热点之一。
基于直方图的图像去雾技术的主要思路是：根据图像各像素点的颜色值，构造出其在灰度值上的直方图，进而通过对直方图的分析和处理，得到图像中的雾浓度信息，进而对图像进行逐像素逐通道地去雾处理。
这种技术可以适用于不同领域的图像去雾，如航拍图像、自然景观图像、视频图像等。
1、图像预处理图像预处理是重要的一步，可通过滤波技术或配准算法对图像进行平滑或校正。
在预处理中，需要将原始图像进行灰度化处理，并通过直方图统计算法得到原始图像的灰度值分布情况，以准确分析和计算雾浓度信息。
2、雾浓度信息计算根据灰度直方图分析原理，可以得到雾浓度与图像背景的比例有关，进而计算出图像中每个像素点的雾浓度信息。
通常通过对灰度直方图进行双峰拟合、概率滤波等方式进行雾浓度信息的提取。
3、去雾算法实现基于直方图的去雾算法主要有两种：第一种是直方图拉伸法，通过拉伸灰度直方图，增加图像的对比度以减少雾效应。
第二种是直方图均衡化法，通过对图像的像素值进行重新分配，增强图像整体的亮度和对比度。
这两种算法可以相结合，得到更好的去雾效果。
4、性能优化和平台实现在实现过程中，需要针对不同场景选择最优算法和算法参数，并进行性能优化和算法调试。
图像去雾算法研究图像去雾技术是数字图像处理中一个重要的研究领域，它涉及到计算机视觉、计算机图形学和图像处理等多个学科领域。
图像去雾技术是指对雾霾干扰下的图像进行修复和恢复，消除雾霾对图像的影响，提高图像的质量和清晰度。
目前，图像去雾技术已经被广泛地应用于气象、交通、航空、地理等多个领域，并取得了令人瞩目的成果。
图像去雾算法的研究已经经历了多个阶段，其中传统算法主要采用物理模型和传统滤波器来去除单色雾霾和灰烬，但对于颜色雾霾和复杂的照明条件，传统算法存在严重的限制，效果十分有限。
因此，针对这些问题，学者们积极探索研究了一系列基于深度学习的图像去雾算法，这些算法具有较高的去雾效果和鲁棒性，成为当前图像去雾研究的热点。
深度学习算法在图像去雾领域的应用近年来，深度学习算法被广泛应用于图像去雾领域。
深度学习算法通过学习图像中的特征，可以自动提取雾霾和背景之间的差异，然后将这种差异转化为可见的图像。
与传统算法相比，深度学习算法的优势在于可以灵活地处理复杂的场景，在保持较高处理效率的同时，具有更好的去雾效果和图像质量。
下面介绍一些代表性的深度学习算法。
1. Retinex-based deep network(RDN)RDN是一种最新的深度学习算法，是Retinex理论和深度学习的结合体。
Retinex理论是一种基于颜色恒常性的图像增强方法，通过将图像分解为反射和亮度两个部分来改善图像质量。
RDN中采用了一个多层卷积神经网络结构，具有高度的非线性表征和稳健的特性。
RDN不仅在单一场景下表现出了较好的效果，而且在同类算法中效果最佳。
2. Dehaze-NetDehaze-Net是基于CNN的端到端的去雾算法。
它通过卷积神经网络来提取图像的深度特征，并通过重建图像来对背景和前景进行分离和去除雾霾的影响。
Dehaze-Net的最大特点在于对背景和前景的分离是无监督的，不需要预先标注背景和前景的位置，可以对任意复杂场景进行处理。
图像去雾算法研究近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的迅速发展，图像去雾算法逐渐成为研究的热点。
图像去雾是指通过对雾霾图像进行处理，提取出原始图像中被雾霾遮挡的细节和信息，从而还原出更清晰、更真实的图像。
图像去雾算法的研究主要包括传统方法和深度学习方法两个方向。
传统方法主要基于物理模型，通过对图像中的雾霾进行建模，再根据雾霾的特性进行去除。
典型的传统方法包括暗通道先验算法和雾图估计算法。
暗通道先验算法基于一个观察：在绝大多数户外自然图像中，至少存在一个像素点它的R、G和B三个通道中的最小值近似为零。
该算法通过检测暗通道来估计图像中的雾浓度，进而去除雾霾。
雾图估计算法则通过对图像中的雾霾进行建模和估计，然后根据估计结果进行去雾处理。
然而，传统方法在处理复杂场景、大范围雾化以及雾霾密度不均匀的图像时存在一定的局限性。
为了克服这些问题，深度学习方法应运而生。
深度学习方法通过训练神经网络，从大量的数据中学习图像去雾的模式和特征，达到更好的去雾效果。
典型的深度学习方法包括基于卷积神经网络（CNN）的去雾算法和生成对抗网络（GAN）的去雾算法。
基于CNN的去雾算法通过训练一个深度卷积神经网络，从输入的雾霾图像中提取特征，然后生成去雾图像。
该算法能够在一定程度上恢复出原始图像中的细节和颜色信息。
而基于GAN 的去雾算法则通过将生成器网络和判别器网络相互对抗的方式，不断优化生成的去雾图像，使其尽可能接近真实图像，从而达到更好的去雾效果。
综上所述，图像去雾算法的研究在提高图像质量、改善视觉感受等方面具有重要意义。
未来，随着深度学习技术的不断发展和优化，图像去雾算法有望在各个领域得到更广泛的应用，为我们提供更清晰、更真实的视觉体验。
课程设计——图像去雾一、设计目的1、通过查阅文献资料，了解几种图像去雾算法，；2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用；3、理解和掌握图像退化的因素，设计图像复原的方法；4、比较分析不同方法的效果。
二、设计内容采用针对的有雾图像，完成以下工作：1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；3、分析实验效果；4、写出具体的处理过程，并进行课堂交流展示。
三、设计要求1、小组合作完成；2、提交报告（*.doc）、课堂交流的PPT（*.ppt）和源代码。
四、设计原理（一）图像去雾基础原理1、雾霭的形成机理雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球表面，所以也可以看作是接近地面的云。
霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。
广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。
由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。
在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。
2、图像去雾算法图像去雾算法可以分为两大类：一类是图像增强；另一类是图像复原。
图1-1介绍了图像去雾算法的分类:图1-1 去雾算法分类从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，采用增强的方法处理，即图像增强。
比较典型的有全局直方图均衡化，同态滤波，Retinex 算法，小波算法等等。
基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原，即图像复原。
运用最广泛、最权威的是由何凯明等人提出的暗通道先验的方法。
（1）图像增强技术为了改善视觉效果或者便于人们对图像的判别和分析，根据图像的特征采取简单的改善方法或者加强特征的措施叫做图像增强。
图像处理中的去雾算法研究近年来，图像处理领域的技术进步迅猛，其中去雾算法也在不断地发展。
去雾算法主要是用于消除雾霾对于图像的影响，使得图像能够更加清晰、真实。
本文将对去雾算法进行研究和探讨。
一、去雾算法的基础原理在深入研究去雾算法之前，我们需要了解雾霾对于图像的影响。
雾霾主要会导致以下三个方面的影响：色彩失真、对比度降低和细节丢失。
色彩失真：由于雾霾中颗粒的漫反射和吸收，使得图像中的颜色发生变化。
蓝色色调会变得更加浅，绿色色调会变成更加黄色。
对比度降低：由于雾霾会使得远处的物体变得模糊，因此图像中的对比度降低了。
就像照相机中的曝光不足一样。
细节丢失：雾霾影响了图像的细节，是图像看起来更加模糊不清。
通过分析雾霾对图像的影响，我们可以了解去雾算法的基础原理。
去雾算法主要是基于图像的物理模型，对图像进行数学建模，并尝试去除雾霾对于图像的影响，低噪音的图像恢复。
在进行去雾处理的时候，需要对雾的物理模型、雾的浓度和色彩以及图像的物理模型进行了解和分析。
二、去雾算法的分类根据去雾算法的思路和原理，我们可以将去雾算法分为以下四类：1. 基于直接估计模型的去雾算法基于直接估计模型的去雾算法，主要是通过对于整张图像进行雾霾的估计，然后再利用估计结果进行去雾处理。
其中比较流行的算法有Dark Channel Prior和Atmospheric Scattering Model等算法。
2. 基于物理模型的去雾算法基于物理模型的去雾算法，是将图像进行物理上的建模，利用物理模型中的参数和公式进行去雾处理。
其中比较流行的算法有Multi-Scale Retinex-based Image Enhancing and Dehazing（MRSIED）算法等。
3. 基于颜色恢复的去雾算法基于颜色恢复的去雾算法，是通过对于雾霾环境下颜色进行统计分析，将图像颜色进行恢复处理。
其中比较流行的算法有Color Attenuation Prior算法等。
数字图像处理课设题目：图像去雾学院：信息与电气工程学院专业：电子信息工程班级：姓名：学号：指导教师：哈尔滨工业大学（威海）年月日目录一 .课程设计任务 (3)二 .课程设计原理及设计方案................................................................................................... 错误！未定义书签。
三 .课程设计的步骤和结果 (6)四 .课程设计总结 (8)五 .设计体会 (9)六 .参考文献..................................................................................................................................................... 错误！未定义书签。
一. 课程设计任务由于大气的散射作用，雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。
但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境，使得最终获取的图像往往无法使用。
为了解决这一问题，设计图像复原处理软件。
要求完成功能：1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；3、设计软件界面二. 课程设计原理及设计方案2.1设计原理在雾、霾等天气条件下 , 大气中悬浮的大量微小水滴、气溶胶的散射作用导致捕获的图像严重降质 , 随着物体到成像设备的距离增大 , 大气粒子的散射作用对成像的影响逐渐增加 . 这种影响主要由两个散射过程造成 : 1) 物体表面的反射光在到达成像设备的过程中 , 由于大气粒子的散射而发生衰减 ;2) 自然光因大气粒子散射而进入成像设备参与成像 . 它们的共同作用造成捕获的图像对比度、饱和度降低 , 以及色调偏移 , 不仅影响图像的视觉效果 , 而且影响图像分析和理解的性能 .在计算机视觉领域中 ,常用大气散射模型来描述雾、霾天气条件下场景的成像过程 .Narasimhan等给出雾、霾天气条件下单色大气散射模型(Monochrome atmospheric scat-tering model), 即窄波段摄像机所拍摄的图像灰度值可表示为（ 1）I /A e d1ed式中 , x为空间坐标 , A表示天空亮度 (Skylight),ρ为场景反照率 , d 为场景的景深 ,β为大气反射系数。
基于深度学习的图像去雾算法研究与实现深度学习是人工智能领域的一项重要技术，近年来在图像处理任务中取得了显著的进展。
图像去雾是一项重要的图像增强技术，它可以消除图像中的雾霾，改善图像的视觉质量和细节清晰度。
在本文中，我们将研究和实现一种基于深度学习的图像去雾算法。
首先，我们需要了解雾霾形成的原因。
雾霾是由大气中的微小悬浮颗粒物和水蒸气相互作用形成的。
这些微小颗粒会散射光线，导致图像中的细节模糊和对比度降低。
因此，图像去雾的主要目标是估计出图像中的雾霾密度，然后根据估计值去除雾霾。
在深度学习的框架下，我们可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来学习图像去雾的过程。
CNN是一种特殊的神经网络结构，它可以有效地提取图像中的特征和模式。
我们可以设计一个具有多个卷积层和池化层的CNN来学习雾霾的特征表示。
我们可以将基于深度学习的图像去雾算法分为两个阶段：估计雾霾密度和去除雾霾。
在估计雾霾密度阶段，我们需要训练一个CNN网络来学习从输入图像中估计雾霾密度的能力。
为了训练这个网络，我们需要准备一组包含有雾霾和无雾霾图像的数据集。
我们可以通过在有雾霾的环境中拍摄照片并与无雾霾照片进行配对来构建这个数据集。
然后，我们可以使用这个数据集来训练CNN网络，以学习从输入图像中估计雾霾密度的能力。
在去除雾霾阶段，我们可以使用估计的雾霾密度来去除图像中的雾霾。
我们可以设计一个去雾网络，它接收输入图像和估计的雾霾密度，并输出去除雾霾后的图像。
这个网络可以由多个卷积层和反卷积层组成，以学习如何从输入图像中恢复原始图像的能力。
在实际的算法实现中，我们可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建和训练这些CNN网络。
我们可以使用预训练的模型来加速训练过程，并且可以使用GPU来加快计算速度。
此外，我们还可以对数据集进行数据增强来提高模型的鲁棒性，例如随机旋转、缩放和裁剪图像。
课程设计——图像去雾一、设计目的1、通过查阅文献资料，了解几种图像去雾算法，；2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用；3、理解和掌握图像退化的因素，设计图像复原的方法；4、比较分析不同方法的效果。
二、设计容采用针对的有雾图像，完成以下工作：1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；3、分析实验效果；4、写出具体的处理过程，并进行课堂交流展示。
三、设计要求1、小组合作完成；2、提交报告（*.doc）、课堂交流的PPT（*.ppt）和源代码。
四、设计原理（一）图像去雾基础原理1、雾霭的形成机理雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球表面，所以也可以看作是接近地面的云。
霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。
广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。
由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。
在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。
2、图像去雾算法图像去雾算法可以分为两大类：一类是图像增强；另一类是图像复原。
图1-1介绍了图像去雾算法的分类:图1-1 去雾算法分类从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，采用增强的方法处理，即图像增强。
比较典型的有全局直方图均衡化，同态滤波，Retinex 算法，小波算法等等。
基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原，即图像复原。
运用最广泛、最权威的是由何凯明等人提出的暗通道先验的方法。
（1）图像增强技术为了改善视觉效果或者便于人们对图像的判别和分析，根据图像的特征采取简单的改善方法或者加强特征的措施叫做图像增强。
图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。
空间域处理主要包括：点处理，模块处理即领域处理。
频率域处理主要包括：高、低通滤波、同态滤波等等。
图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。
空间域处理主要包括：点处理，模块处理即领域处理。
频率域处理主要包括：高、低通滤波、同态滤波等等。
（2）图像复原技术从广义上讲，图像复原是一个求逆问题，逆问题经常存在非唯一解，甚至无解。
图像复原的目的是将所观测到的退化图像恢复到退化前的原始图像，这种恢复过程在很多图像处理中的应用十分重要。
为了更好的对图像复原的理解，图1-2为图像复原的流程图：图1-2 图像复原流程图其中g(x,y)为降质图像函数，f(x,y)为真实图像函数。
图像复原技术可以分为以下几类：1）在给定退化模型条件下，分为无约束和有约束两大类。
2）根据是否需要外界干预，分为自动和交互两大类。
3）根据处理所在的域，分为频率域和空间域。
（二）从图像增强角度去雾基于直方图均衡化的算法以概率论为基础，用灰度变换达到图像增强的目的，是图像增强中最常用的算法之一。
直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度围的均匀分布。
1、图像灰度直方图定义一：一个灰度级在围[0,L-1]的数字图像，其直方图是一个离散函数n是图像的像素总数，是滴k个灰度级，。
定义二：一个灰度级在围[0,L-1]的数字图像，其直方图是一个离散函数由于的增量是1，直方图可以表示为：即图像中不同灰度级像素的出现次数。
2、直方图变换的理论基础设连续图像的概率分布为：其中r为灰度其中A为图像的面积。
均衡化过程分析：设r和s分别表示原图像灰度级和经直方图均衡化后的图像灰度级，为便于讨论，对r和s进行归一化，使：；对于一幅给定的图像，归一化后灰度级分布在围。
对[0,1]区间的任意一个r 值进行如下变换：该变换式应满足条件：（1）对于，有（2）在区间从s到r的反变换用下式表示r的概率密度为；s的概率密度可由求出假定变换函数为式中：w是积分变量，而就是r的累积分布函数。
下图为直方图均衡化的过程，体现了“均衡”的含义：即概率密度的均匀。
(a)是某一图像的的灰度分布(b)是该图进行直方图均衡化后的灰度分布图1-3 图像灰度分布给出灰度级在图像中出现的概率密度统计在MATLAB中，imhist函数可以显示一幅图像的直方图。
其常见调用方法如下：imhist(I)其中I是图像矩阵，该函数返回一幅图像，显示I的直方图。
通过把原图像的直方图通过变换函数修正为分布比较均匀的直方图，从而改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，这种技术叫直方图均衡化。
在MATLAB中，用于直方图均衡化的函数是histeq，它的常见调用方式如下：J=histep(I)其中，I为输入的原图像，J是直方图均衡化后的图像。
3、直方图均衡化的算法步骤直方图均衡化的算法步骤如下：1）列出原始图像和变换后图像的灰度级：，,其中是灰度级的个数；2）统计原图像各灰度级的像素个数;3）计算原始图像直方图：,N为原始图像像素总个数；4）利用灰度变换函数计算变换后的灰度值，并四舍五入：；5）确定灰度变换关系,根据此将原图像的灰度值修正为统计变换后各灰度级的像素个数；6）计算变换后图像的直方图：。
图1-4 直方图均衡化示意图4、直方图均衡化的优缺点（1）优点：操作相当直观并且为可逆操作，如果已知均衡化函数，那么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。
可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
（2）缺点：变换后图像的灰度级减少，某些细节消失；某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。
（二）从图像复原角度去雾说到图像去雾，就不得不提到由何恺明博士等人提出的基于暗通道的图像去雾算法。
这个算法因其新颖的思路和理想的效果而广受关注，相关论文也曾于2009年荣获CVPR最佳论文奖，同时也是该奖设立以来，首次由亚洲学者获此殊荣。
随着大气污染的日益严重，设法改善自动获取的图像质量其意义不言而喻。
另一方面，随着数码设备的普及，消费类电子产品的市场也催生出许多新的需求，其中人们对所拍照片质量的修正和优化就是一个显而易见的需求。
首先对于有雾气象状况下的大气物理退化模型，如图1-5所示：图1-5 大气物理退化模型通过估算参数，反演退化过程，获得退化前的场景清晰图像。
场景目标反射光强经过雾区，会受到雾霾颗粒的强散射和吸收作用，到达探测器的光强会受到影响。
1、暗通道概念在绝大多数非天空的局部区域里，某些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的之。
换言之，该区域光强度的最小值诗格很小的数。
下面给暗通道一个数学定义，对于任意的输入图像J，其暗通道可以用下式表达：其中表示彩色图像的每个通道，表示以像素为中心的一个窗口。
暗通道先验的理论指出也就是说以像素点为中心，分别取三个通道窗口的最小值，然后再取三个通道的最小值作为像素点的暗通道的值，如图1-6所示：图1-6 取暗通道值实际生活中造成暗原色中低通道值的因素有很多。
例如，汽车、建筑物和城市中玻璃窗户的阴影，或者是树叶、树与岩石等自然景观的投影；色彩鲜艳的物体或表面，在RGB得三个通道中有些通道的值很低（比如绿色的草地、树木等植物，红色或黄色的花朵、果实或者叶子，或者蓝色、绿色的水面）；颜色较暗的物体或者表面，例如灰暗色的树干、石头以及路面。
总之，自然景物中到处都是阴影活着彩色，这些经无图像的暗原色总是表现出较为灰暗的状态。
暗原色先验是对户外无雾图像库的统计得出的规律。
在不包括天空的绝大部分局部区域，总会存在一些称之为“dark pixels”的像素，至少有一个颜色通道具备很低的强度值。
在被雾干扰的图像里，这些暗像素的强度值会被大气中的白光成分所充斥而变得较高。
2、暗通道去雾的原理首先，在计算机视觉和计算机图形中，下述方程所描述的雾图像形成模型被广泛使用：其中，就是现在已经有的待去雾图像，是要恢复的无雾图像，参数是全球大气光成分，为透射率。
现在的已知条件就是，要求目标值。
根据基本的代数知识可知这是一个有无数解的方程。
只有在一些先验信息基础上才能求出定解。
将上式稍作处理，变形为下式：首先假设在每一个窗口透射率为常数，将其定义为，并且值已经给定，然后对上式两边求两次最小值运算，得到下式：根据前述的暗原色先验理论有：可推导出把结论带回原式中，得到：这就是透射率的预估值。
透射率还可表示为,为大气的散射系数，该式表明景物光线是随着景物深度按指数衰减的。
在现实生活中，即便是晴天白云，空气中也存在着一些颗粒，因此，看远处的物体还是能感觉到雾的影响。
此外，无得存在让人感到景深的存在，有必要在去雾的时候保留一定程度的雾。
这可以通过在上式中引入一个在[0,1]之间的因子来实现，则上式修正为：上述推论中都是假设全球大气光值是已知的，在实际中，可以借助暗通道图来从有雾图像中获取该值。
具体步骤大致为：1）首先从暗通道图中按照亮度的大小提取最亮的前0.1%像素；2）在原始有雾图像中寻找对应位置上的具有最高亮度的点的值，并以此作为的值。
当考虑投射图值很小时，会导致的值偏大，从而使图像整体向白场过渡，因此一般可以设置一个阈值，当值小于时，令。
因此，最终的图像恢复公式如下：当透射率图过于粗糙时，对应暗通道图中颜色较深的部分边缘明显不协调，为了获得更为精细的透射率图，何凯明提出了“soft matting”方法，能得到非常细腻的结果，但是该算法的一个致命弱点就是速度慢，所以何在利用导向滤波的方式来获得较好的透射率图过程中使用简单的盒子滤波相应的快速算法。
五、设计步骤（一）基于直方图均衡化的图像去雾算法1、转换为灰度图像后对图像进行直方图均衡由于直方图均衡仅限于灰度图像，所以我们将输入的RGB图像先转变为灰度图像，再进行图像增强。
简要过程如图2-1所示。
图2-1 RGB转灰度图像进行直方图均衡化过程（1）读入图像，将彩色图像进行降维转换成灰度图像；（2）对灰度图像的直方图进行均衡化处理；（3）输出均衡化后的灰色图像。
接下来我们考虑想要得到彩色图像，于是从不同空间对图像进行均衡化处理。
2、在RGB空间对图像进行直方图均衡（流程如图2-2）（1）读入图像，将图像存储于RGB空间；（2）分别对RGB空间的R、G、B三个分量的灰度直方图进行均衡化处理；（3）输出图像。
图2-2 在RGB空间对图像进行直方图均衡3、在HSV空间对图像进行直方图均衡（流程如图2-3）（1）读入图像，将图像由RGB空间转换到HSV空间；（2）对HSV空间饱和度和亮度分量（S、V分量）的灰度直方图进行均衡化处理；（3）将图像由HSV空间转换到RGB空间并输出。
