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3.1颜色恒常性 21
3.2 Retinex理论简介 21
3.3 Retinex算法分类 23
3.4 单尺度Retinex算法 23
3.5 多尺度Retinx算法 26
3.6 Retinex算法与同态滤波的关系 27
3.7本章小结 28
5 总结 29
5.1论文总结 29
5.2 论文展望 29
致 谢 31
参考文献 32
1 绪论
1.1 课题研究背景和研究目的和意义
人类获取外界信息主要是靠视觉和听觉，而在人们接受到的信息中，其中有超过60%的是来自视觉信息[1]，而图形则是视觉信息的主要来源之一。可见视觉信息在人们的日常生活中起到了很大的作用。随着科技的发展，计算机技术和多媒体技术也逐渐越来越成熟，相应的图像处理也得到了较快的发展。
目前的图像处理主要分为模拟图像处理，数字图像处理和光电结合的处理几大方面。而在计算机技术得到迅速发展的情况下，数字图像处理技术得到了广泛的应用，以其处理精度高，处理灵活性强，处理时间短等优点逐步被学者所青睐。
在人们的日常生活中，雾是一种常见的自然现象。即使在晴朗的夏天，由于地表表面水的蒸发也会形成薄雾。雾天天气给人们带来最直接的弊端就是使大气的可见度降低，人们看到的图像质量下降，对比度降低，而且对于彩色图像而言，还会出现严重的颜色偏移与失真[2]。这使得我们获取的图像不是我们理想中想要的图像，使观察者看起来不满意，或在计算机上进行处理的时候获得的有用信息减少。这样一来就大大降低了图像生产生活中的应用价值。例如：在航空和高速公路的监控系统中，雾天的低对比度图像会对飞机、车辆的交通情况造成极大的影响。在浓雾的状况下，高速路常采用封闭的措施来防止浓雾天气引起的安全事故。退化图像的物理成因在于[3]：由于大气中微粒的散射作用，使被照射景物的反射光通量部分被大气中微粒吸收或反射，从而使到达观察者的入射光衰减。这反映在图像上，原本较低的图像灰度值被加强，较高的图像灰度值被削弱，从而使图像中像素点灰度值的分布相对过于集中，对比度相对减弱。因此，研究雾天降质图像并通过处理来得到高对比度，高清晰度的图像在户外视频监控和军事侦察方面有很大的意义。
雾天降质图像的清晰化处理是一个跨学科的较为前沿的课题，具有广阔的应用前景，今年来已经成为计算机视觉和图像处理领域的研究热点，吸引了国内外大批的学者研究。本论文从图像增强的角度对雾天降质图像进行了分析和研究，从较为基础的传统的图像增强方法到目前较为流行的Retinex算法，分析了其增强原理，并且得到了较为满意的处理效果。
1.2 国内外发展现状
目前从算法角度对雾天图像进行处理主要通过以下两种途径来解决[4]：
1、不考虑雾天图像降质的根本原因，而是从图像增强的方法入手，通过改善图像的对比度来提高图像的质量；
2、从雾天图像形成的机理分析，分析雾天情况下大气散射作用对图像的影响，从而建立相应的恢复模型，逆向的得到降质前的图像。