图像去雾作为图像处理中非常活跃的研究课题,同时这也是一项非常重要的现代图像增强技术,它有着广泛的应用,例如交通、遥感、航行等等。近年来,学者们提出了多种图像去雾技术。图像去雾技无论是在理论研究方面还是应用开发方面,都获得了飞速的发展。但图像去雾技的重难点依旧在于大气光值和传输透射率函数的求解上,同时还需要使求解的去雾图像能够有良好的视觉效果,并且保护更多的图像信息。因此,如何克服这些困难,获得更加精确的去雾图像,是图像去雾科研者面临的巨大挑战,同样,这也是本文的研究重点。近年来,基于暗原色先验理论的去雾算法由于其优越的去雾效果得到了广泛的应用。本文首先将对暗原色去雾算法做出介绍,并在此基础上,对传统的暗原色去雾算法的每一个问题做出相应的改进。本文算法的改进之处主要包括:1)图像去雾技术最重要的一点在于透射率函数的求解上。本文首先将会利用容差机制选取暗原色理论失效的高亮度区域。然后,在暗原色理论失效的高亮度区域中,使用一种基于边界约束的方法求取粗化的透射率函数,而在非高亮度区域中,依然使用暗原色理论求解透射率函数图像。之后,考虑到抠图算法在优化透射率函数时具有极大的时间复杂度,本文使用引导滤波来处理粗化的透射率函数。在高亮度区域,存在利用边界约束理论求取的透射率函数值偏小的问题。所以,本文对容差机制的公式稍作改进,再利用容差机制公式增强高亮度区域的透射率函数。最终,本文得到了更加优化的透射率函数图像。2)如果要提升去雾图像在视觉上的恢复度,解决去雾图像暗沉的问题,需要对去雾图像做出亮度增强处理。对于高亮度区域,定义一种伪去雾图像,把去雾图像和伪去雾图像相融合来增强图像高亮度区域的明亮度。而对于图像中的非高亮度区域,利用一种直方图均衡化处理去雾图像亮度分量图的方法来增强非高亮度区域的明亮度。