摘要
图像去雾是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要研究方向，旨在消除雾霾对图像质量的影响，恢复清晰的场景信息。
近年来，基于暗通道先验的图像去雾算法因其简单高效的特点备受关注。
本文首先介绍了图像去雾的研究背景和意义，阐述了雾霾对图像成像的影响以及图像去雾技术的重要价值。
接着，详细分析了暗通道先验的基本原理，即在无雾图像中，至少一个颜色通道在局部区域内存在接近于零的像素值。
在此基础上，对基于暗通道先验的图像去雾算法的研究现状进行了综述，包括经典算法、改进算法以及最新研究进展。
针对经典算法存在的不足，如天空区域去雾效果不佳、易出现光晕伪影等问题，重点介绍了近年来学者们提出的一些改进方案，例如结合Retinex理论、引导滤波、深度学习等方法。
此外，本文还对图像去雾算法的评价指标进行了概述，包括主观评价指标和客观评价指标，并对不同算法的性能进行了比较分析。
最后，总结了基于暗通道先验的图像去雾算法的优缺点，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：图像去雾；暗通道先验；透射率估计；大气光值估计；图像复原
雾霾是一种常见的大气现象，它由空气中的微小水滴、灰尘和其他污染物组成。
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