为了对雾霾天气所采集的退化图像做清晰化处理,在MATLAB平台下构建开发了一个图像去雾系统。该系统能通过全局直方图均衡化、局部直方图均衡化、多尺度Retinex、暗通道先验4种经典去雾算法对雾天降质图像进行不同程度的复原,统计图像质量评价指标对比去雾效果。实验结果表明,经过不同去雾算法处理的图像的清晰度和对比度都有所提高,实际应用中可根据场景需要选择相应算法。该系统的实现为图像去雾技术的研究奠定基础,具有良好的可操作性。

针对雾天交通监控视频图像退化问题，提出了一种基于FPGA架构的雾天交通视频图像快速去雾系统。首先将采集到的实时图像数据缓存到SDRAM中，然后在亮度分量基础上估计传播图，最后基于大气散射模型复原清晰图像。该系统利用FPGA并行运算处理能力强、逻辑资源丰富等特性，针对PAL制式640×480彩色图像，处理速度为60帧/s。实验结果表明，该系统在保证输出视频质量的前提下达到了很好的去雾效果。

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所有方法的图像去雾程序，直接运行 出程序，通过改变不同去雾方法的参数值，得到不同的去雾后的图像和原图，里面直方图，暗通道，模糊去雾，retinex，实时去雾会自己计算时间，下采样，可以保存图像

基于暗通道先验的去雾算法研究，GUI中可以改变不同的参数，大气光值，导向滤波数值，最小滤波半径，得到不同程度的去雾结果图。有原图和去雾后图片 的对比，还有PPT说明。

ECE R38

20210613-毕马威-银行业：区域性银行数字化转型白皮书，冲破迷雾，致胜惟新.pdf

项目描述请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/117395360

雾霾等天气会导致室外图像可视性降低,进一步导致室外图像处理系统性能下降.本文给出一种基于单幅彩色或灰度图像的快速去雾算法.基于物理模型分析,仅利用均值滤波对环境光和全局大气光进行估计.本文算法简单有效,能够用于实时计算.实验表明,与其他算法相比较,结果具有很好的可视性.

针对传统Retinex算法在图像去雾处理中易造成光晕伪影、边缘模糊以及算法复杂度高等缺点,提出了一种图像去雾的小波域Retinex算法.该算法将Retinex算法拓展到小波域,利用雾天图像中雾霾与景物细节信息在小波域中能量的不同分布特点,采用Retinex算法抑制雾霾分量,用锐化处理增强景物细节信息分量,以降低雾霾对图像的影响,增强图像细节的清晰度;该算法用双边滤波替代传统Retinex算法中的高斯滤波,以克服高斯滤波对图像边缘的模糊效应和光晕伪影.实验结果表明,该算法能有效地改善雾天图像的退化现象,提高