摘要
雾霾天气导致的图像质量下降严重影响了计算机视觉在户外场景中的应用效果。
图像去雾作为图像处理领域的重要研究方向，旨在消除或减弱雾霾对图像的影响，还原真实场景信息，近年来受到了广泛关注。
暗通道先验理论的提出为单幅图像去雾提供了一种有效途径，基于该理论的去雾算法在去雾效果、计算效率等方面取得了显著进展。
本文首先介绍了图像去雾的研究背景、意义以及国内外研究现状，并对暗通道先验理论进行了阐述；然后详细介绍了基于暗通道先验的图像去雾算法的基本原理、模型构建、算法流程等内容；接着分析了传统暗通道算法存在的不足，并介绍了一些改进与优化方法，如引导滤波优化、透射率细化、色彩校正等；最后总结了基于暗通道的图像去雾算法的优缺点，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；大气散射模型；引导滤波
1.1图像去雾图像去雾旨在消除或减弱雾霾对图像造成的影响，还原真实场景的清晰度、色彩和细节信息。
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发生衰减，从而降低图像的对比度、清晰度和色彩饱和度。
1.2暗通道先验暗通道先验[21]是一种统计规律，它表明在户外无雾图像中，除去天空区域，大部分局部区域至少存在一个颜色通道的像素值非常低，接近于0。
这是因为物体表面通常会吸收部分波长的光，导致反射光在某些通道上强度很弱。
而在雾霾天气下，由于大气散射的影响，图像的暗通道值会明显升高。
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