雾霾天气条件下退化图像处理方法研究的综述报告.docx

雾霾天气条件下退化图像处理方法研究的综述报告
随着城市化的不断发展，环境污染问题也日益严重。其中，雾霾天气作为一种紧急的大气污染问题，对人类生活、健康和经济发展产生了重要影响。然而，雾霾天气会使正常图像退化，影响可视性，使得图像识别与处理方面的应用几乎受到停滞。因此，研究和开发处理雾霾天气下的图像方法具有重要的理论和应用价值。
本文通过对文献进行归纳总结，对目前主流的雾霾天气下的图像处理方法进行了综述。现代技术主要有以下两种类型：
（1）物理模型方法
通过模拟雾霾天气中雾的物理特性，对相应的退化过程进行建模，然后利用图像恢复技术重建原始图像。物理模型方法主要利用大气散射模型来还原原始图像，例如基础模式和改进模式获得散射的舒尔特方程等。基础模式的主要进行星型、晕圈、太阳星团和辐射等光源修正。
但是，对于物理模型方法，它需要大量的先验信息来进行处理，而现实情况下，这些先验信息无法得到充分的获取。同时，由于雾霾天气的可能性，物理模型需要对物理量进行估计。同时，由于气象条件的复杂性，这种方法很难取得良好的效果。
（2）图像去雾方法
该方法主要通过对图像特征进行探索，构建优化模型，实现对图像的去雾处理。它包括单帧去雾和多帧去雾两种主要方法。单帧去雾在不需要任何先验知识的情况下对图像进行除雾操作，但是以视觉为基础的图像去雾方法通常需要大量的先验信息来获得更好的结果。
多帧去雾则需要多帧退化图像，并在各自的图像中进行去雾操作，然后进行融合处理来得到最终结果。与单帧去雾方法相比，多帧去雾方法的准确性更好。其中，基于深度学习的方法可以更好地处理雾霾天气下的图像，其取得了较好的效果。
总之，雾霾天气下的图像处理具备很高的研究价值和实用价值。虽然物理模型方法和图像去雾方法有很大差异，但是在操作上均需要高级数学知识和图像处理技术，因此仍然具有很大挑战性。为了提高雾霾天气下的图像质量和应用，需要不断探索新的方法和技术。