雾霾环境下,成像设备获取的图像质量严重退化。低能见度致使用户无法准确获取图像目标特征信息,严重降低了军事侦察、民航运输及港口物流等方面计算机视觉系统感知有效性,例如雾霾天气下导弹无法精确打击目标,公路上交通事故频发,港口被迫关闭货轮无法出海等。可见,开展雾霾降质图像清晰化方法的研究,具有重要的现实意义。旨在降低雾霾天气对室外成像设备的影响,最大程度地提高雾天图像清晰度、对比度等视觉效果,本文介绍了一种多通道偏振信息的雾霾降质图像清晰化算法。主要工作如下:(1)以大气物理学为理论基础,研究了光的起偏特性及偏振光检测原理,实现了对光偏振特性的检测转化为对Stokes矢量的测量,使检测结果以数学表达式的形式呈现,并以此为基础推导了偏振去雾模型,为后续算法的精确运行提供一种必要的解决方案。(2)以光的Stokes矢量检测原理为基础,本文设计了多通道同步成像偏振信息探测器获取目标偏振信息。由于多通道探测器光学元件的制造工艺、镜头安装的不一致性等方面的因素,导致不同光路成像参量有所差别。为降低这种客观因素为实验造成的影响,本文进行了像素畸变校正及图像配准等预处理操作。(3)以偏振去雾模型为理论依据,本文提出了一种基于偏振信息的图像清晰化方法。提出基于正态分布阈值比较的方法滤除图像中高亮非天空区域,准确估计无穷远处大气光值;利用滤波预处理的方法对大气光偏振度进行准确求解,实现了从全局定量到局部变量的转变。最后将本文所提算法与几种典型去雾技术进行实验对比,并使用领域内权威客观的评价指标对去雾前后图像进行数据分析,分析表明本文所提算法在清晰度、对比度等视觉效果方面更优、应用范围更广。