夜间图像去雾对夜间场景中的视频监控、目标识别等有重要应用价值。目前夜间图像去雾研究较少，且处理结果存在失真度高、细节模糊、稳健性差等缺点。针对以上情况，结合大气散射模型和夜间雾天图像成像特点，提出基于Retinex理论和暗通道先验的去雾算法。首先，根据Retinex理论求得夜间场景的有雾入射光图像和有雾反射光图像；其次，利用暗通道先验得到场景的无雾反射光图像；然后，分别根据夜间雾天图像和有雾反射光图像求得光源位置和景深，利用相机成像机理求得场景点与各光源的距离之和，进而求得无雾入射光图像；最后，利用Retinex理论复原得到夜间无雾图像。实验结果表明，本文算法不仅能彻底去雾，提高图像对比度，更能大幅度降低去雾过程中的颜色失真。

针对交通场景图像中由于雾霾导致的图像目标主体不清晰,影响监控效果的问题,提出一种基于导向滤波与自适应色阶调整的改进暗通道图像去雾新方法.首先,基于暗通道原理对原始图像进行映射处理,从而得到大气光成分与透射率的估计值,并利用多维导向滤波方法对大气透射率估计值进行优化处理;然后,根据图像降质过程的逆过程,求解雾霾图像清晰化处理初始结果;最后,利用多通道自适应色阶调整方法进一步优化初始结果,解决初始结果整体亮度较暗、不利于监控系统后期处理的问题.实验结果表明,清晰化处理后的图像具有较高的亮度和对比度值,较好地保留并增强了图像的边缘和细节信息,算法去雾霾效果显著,针对交通场景图像处理的自适应性较高.

何凯明的暗通道去雾算法，算法简单明了，代码清晰易懂。

数字图像处理、去雾算法

基于何凯文博士的参考文献He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE CVPR, 2009.所写的基于暗通道先验的去雾算法matlab代码，内有代码，论文，及测试图片

简单实现

基于暗通道先验算法的图像去雾技术已经日益成熟,但是其处理速度慢、天空区域过曝、处理完的图像色彩变暗等缺点也很明显。本文针对这几方面分别提出了求透射率时的优化、纠正天空等明亮区域的错误估计的透射率、采用自动色剂的算法进行颜色校正等方法，从而有效地提升去雾图像的视觉效果与处理速度。实验结果与几种经典的算法结果进行比较验证了本文算法在处理效率与颜色保真度方面的优越性。

何恺明在CVPR会议上演讲时的ppt——基于暗通道先验的单幅图像去雾技术

何恺明在CVPR会议上演讲时的ppt——基于暗通道先验的单幅图像去雾技术

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