霾天气条件下获得的图像受到了严重的退化，具有对比度下降、景物不清晰、颜色变得暗淡等特点，这大大降低了图像的应用价值。即使在晴朗的天气条件下拍摄的照片，由于大气的散射的作用，照片的清晰度同样受到影响。这是因为空气中存在的灰尘、雾和烟等，这些因素导致物体表面颜色变淡和整幅图像的对比度降低。这给工业生产及人们的日常生活带来了很大影响。因此许多领域都要用到去雾算法，比如目标识别、遥感等。因而有雾图像特征清晰化的研究具有非常重要的意义。 本文利用图像处理的方法对雾霾图像进行增强处理，主要采用直方图规定化的方式减少雾霾对图像的影响，提高图像的清晰度和质量。实验部分，采用直方图规定化和直方图均衡化的方式相对比，以此来体现直方图规定化的优势。实验结果表明，直方图规定化能够有效的部分去出雾霾图像中的雾，从而实现图像的增强效果。

基于何凯明博士的去雾论文，matlab实现，里面包含了测试程序及图像

基于何恺明的暗影通道去雾实现，matlab源码全上传，直接可用。

图像去雾c++版源代码，实现效果还不错，可直接运行。

用导向滤波算法实现图像去雾，可以直接运行。。。。。。

1暗通道先验，2导向滤波算法。图像去雾 darkchannel MATLAB实现。

该代码是基于可见边的图像质量评价程序，matlab实现，里面附着相应的文献及测试图像。

matlab基于暗通道原理去雾算法,内含原理文献和程序文件。请参照文献看程序，程序的最后一部分文献中没有，为复原公式。

Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 图像去雾 原文及翻译 何凯明

何凯明博士暗通道去雾算法的 matlab 源码，打开文件内的 test.m 文件即可运行。