【摘 要】
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雾霾天气下拍摄的图像存在细节模糊、色彩偏移、低对比度等问题，严重影响户外视觉系统发挥效用。因此，雾霾图像清晰化研究具有重要的理论意义和应用价值。论文根据雾天图像成像特点，针对目前基于统计先验和基于学习方法去雾后图像易出现颜色失真、细节模糊及噪声放大等问题，提出了新的见解和方法。论文主要工作如下： 首先，为了避免图像去雾后细节模糊和噪声放大，将图像分解为结构层和纹理层，并只对其结构层进行去雾。基于
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雾霾天气下拍摄的图像存在细节模糊、色彩偏移、低对比度等问题，严重影响户外视觉系统发挥效用。因此，雾霾图像清晰化研究具有重要的理论意义和应用价值。论文根据雾天图像成像特点，针对目前基于统计先验和基于学习方法去雾后图像易出现颜色失真、细节模糊及噪声放大等问题，提出了新的见解和方法。论文主要工作如下：
首先，为了避免图像去雾后细节模糊和噪声放大，将图像分解为结构层和纹理层，并只对其结构层进行去雾。基于频域滤波思想提出透射率融合方法，解决了现有透射率估计方法中普遍存在的块效应和复原图像中存在的晕轮伪影等问题。针对透射率优化过程中存在的计算量大、透射率平滑与细节保持之间难以平衡等问题，提出了多重导向滤波透射率优化方法。同时，针对目前大气光估计易受白色物体影响问题，提出自适应大气光估计方法。实验结果表明，所提算法得到的图像去雾彻底、颜色自然，可有效抑制噪声和晕轮伪影，显著提高场景对比度、饱和度。
其次，基于深度学习的方法可利用网络自动获取图像特征，本文基于卷积神经网络(CNN)提出了一种嵌套双路去雾网络。第一级双路网络实现图像结构层去雾和纹理层去噪。第二级双路网络嵌套于结构层去雾网络，利用独立损失函数分别训练大气光和透射率，避免联合训练造成的网络收敛缓慢和误差交互影响问题；将大气光的真实值设置为与光照强度相关的非均匀值，可有效克服天空区域色偏问题。实验结果表明，该网络可有效避免噪声影响，获得颜色自然、细节清晰的无雾图像。最后，考虑到基于雾天成像模型的CNN方法需要估计大气光和透射率，易造成误差累积，论文还提出了一种端到端的多尺度密集连接网络，直接学习有雾图像与清晰图像之间的映射关系，该网络可有效保持图像的结构信息和细节特征。
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