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视频监控图像去雾方法研究的综述报告
随着摄像头价格的不断降低以及技术的不断进步，视频监控系统正在越来越广泛地应用于各种场景中。然而，视频监控图像通常受到气体溶胶、雾、雨、霜等大气现象的影响，从而导致图像质量下降，难以准确地识别目标物体和人物。因此，研究视频监控图像去雾方法具有重要的意义。
当前，视频监控图像去雾方法主要分为以下三类：物理模型方法、暗通道先验方法和基于深度学习的方法。
1.物理模型方法
物理模型方法是一种传统的去雾方法，通过基于图像的物理学模型对图像进行去雾处理。这种方法分为两种类型：单幅图像去雾和多幅图像去雾。单幅图像去雾方法是基于对雾现象的理解和相关联的物理学模型提出的一种技术，它是指从一幅带有雾的图像中提取出场景信息和雾图像，并且通过归一化来消除雾的影响，从而提取有用的信息。多幅图像去雾方法是通过多个视角和时间的图像来构建一个场景，从而消除雾气的干扰，并提高图像的质量。物理模型方法的优点是对数学原理的支持强，具有较高的可靠性和精度，但是其缺点在于计算复杂度大，需要的计算资源也比较多。
2.暗通道先验方法
暗通道先验方法是一种基于传统去雾方法的改进，该方法通过对图像暗通道先验的了解和应用来进行去雾。暗通道是指在自然图像中，它的所有像素在至少一个颜色通道中都为0的最小值。这种方法先估计出暗通道图像，然后根据多项式积分导出像素的透射率和雾的密度，最终通过估计的模型进行去雾处理。与物理模型方法相比，暗通道先验方法的计算量较小，且效果较好，但当雾浓度增加时，去雾效果会逐渐变差。
3.基于深度学习的方法
基于深度学习的方法是一种新兴的去雾方法，该方法通过对大量特定样本的学习来进行去雾处理。这种方法有两种不同的结构类型，一种是卷积神经网络（CNN），另一种是生成对抗网络（GAN）。与传统方法相比，这种方法有更好的自适应能力和鲁棒性，同时也更具有实时性和可扩展性。
总之，通过对以上三种视频监控图像去雾方法的综述，我们可以看到每种方法都有其独特的优缺点，选择哪种方法取决于具体的问题和应用场景。未来，随着技术的进步，这些方法的效率和精度将不断提高，视频监控图像去雾方法也将得到更加广泛的应用。