在雾霾天气下或弱光照条件下所采集的雾霾图像、弱光照图像或红外图像将会显著退化而呈现出纹理缺失、对比度低、动态范围压缩等负面特征,而鉴于机器视觉系统中涉及图像理解、目标识别、目标跟踪等领域的应用都是以输入图像是具有较好可视性为前提的,因此当前“智慧城市”中的机器视觉系统通常难以实现全天候、全时段的全效运行。为解决上述问题,需要对退化后的图像进行增强处理,并使得增强后的图像具备与清晰图像一致或者近似的主观视觉效果和客观评价指标。因此,雾霾图像、弱光照图像和红外图像的增强问题具有显著的理论研究意义与实际应用价值,并已经成为当前机器视觉领域的研究热点。本文对当前雾霾图像、弱光照图像和红外图像增强领域的国内外研究现状进行了全面而深入地分析,总结并提炼出了上述领域中当前亟需研究的关键问题。为解决上述问题,从大气散射模型的理论原理入手,进一步分析了利用该模型分别对雾霾图像、弱光照图像和红外图像进行建模及进行增强处理时的技术难点。在此基础上,提出了一个适用于雾霾图像增强的全空间变量散射模型,以及一个适用于弱光照图像和红外图像增强的低像素强度图像退化模型。以本研究所提出的模型为基础,分别研究了不同类型的雾霾图像、弱光照图像和红外图像的增强原理及相关核心技术,从而分别提出了多种雾霾图像、弱光照图像和红外图像增强方法。总体而言,本论文的核心创新点主要集中于以下几个方面:1、针对雾气浓度不均匀的雾霾图像的增强问题,以本研究所提出的全空间变量散射模型为图像退化的理论基础,提出了一种基于平均饱和度先验的雾霾图像增强方法。在所提方法中,以构建雾气浓度分布图的方式对雾霾图像进行了场景分割,提高了模型参数的估计效率;构建了一种基于图像场景权重函数的大气光估计策略,有效提升了全局大气光的定位准确率;提出了一个适用于雾霾图像增强的平均饱和度先验,以及基于该先验的大气散射系数估计方法,实现了大气散射系数的空间分布及数值估计,从而解决了雾气浓度不均匀的雾霾图像的增强问题。2、针对大气光照不均匀的雾霾图像的增强问题,通过将变分Retinex模型的核心思想与基于先验知识的模型参数策略相融合,提出了一种基于多先验知识的雾霾图像增强方法。在所提方法中,构建了一种基于变分Retinex模型的雾霾图像快速分解策略,为各模型参数的空间分布估计分别获取了独立的派生图像;在此基础上,提出了一种基于入射光分量图的大气光分量四叉树搜索策略,以及一种基于多先验知识的子块透射率估计函数,实现了大气光照分量和透射率的空间分布及数值估计,解决了大气光照不均匀的雾霾图像的增强问题。3、针对非均匀退化的弱光照图像的增强问题,通过将本研究所提出的低像素强度图像退化模型引入弱光照图像增强领域,提出了一种基于纯像素比例先验的弱光图像增强方法。在所提方法中,基于对模型的推导将复杂的光照分量估计问题转化为了透射率的估计问题;依据非均匀退化的弱光照图像的退化特征,将逐像素的透射率估计方式进一步转化为了高效的场景透射率估计问题;提出了适用于弱光照图像增强的图像纯像素比例先验,以及一种基于该先验的场景透射率估计方法,解决了非均匀退化的弱光照图像的增强问题。4、针对均匀退化的弱光照图像的增强问题,通过将基于图像先验知识的模型参数估计思想与Retinex模型的理论原理相融合,提出了一种基于多先验的Retinex弱光照图像增强方法。在所提方法中,通过对Retinex模型和明亮通道先验的核心定义的联合推导,实现了对入射光分量的快速估计;提出了一种基于全变分模型和导向滤波的入射光分量图优化策略,在消除入射光分量图中冗余纹理的同时保留了其中的重要边缘特征;基于细节改变先验对增强后的图像进行了针对显著纹理的修复,进一步提升了增强后图像的可视性。所提方法具备了简单高效的优势,并能有效增强均匀退化的弱光照图像。5、针对红外图像的纹理细节增强问题,通过将低像素强度图像退化模型引入了红外图像增强领域,提出了一种基于透射图融合的红外图像增强方法。在所提方法中,通过将热辐射分量估计问题转化为了透射率的估计问题,降低了红外图像纹理细节增强问题的复杂度;在对红外图像进行多尺度透射图估计的基础上,以构建透射图融合权重图的方式提取了各透射图中针对纹理细节增强的有效增益;基于图像金字塔模型对各透射图及其融合权重图像进行了逐层融合,在融合后的透射图中汇聚了提取出的全部有效增益。所提方法通过利用图像融合类方法的核心思想实现了较好的红外图像纹理细节增强效果,但避免了其需要多次采样的缺陷。6、针对低热辐射红外目标的增强问题,通过将图像识别和反转大气散射模型的核心思想融入透射图估计过程,提出了一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法。在所提方法中,构建了红外图像显著性特征图,并以此为基础对红外图像进行区域显著性识别,从而划分出了图像中的显著区域和低热辐射区域;利用了反转大气散射模型的核心思想,在对低热辐射区域进行线性反转后进行透射率估计,克服了该区域易于出现透射率估计失效的问题。所提方法能够有效恢复出红外图像中的低热辐射目标,且能避免对显著区域的过增强现象。