一种基于深度的图像雾效模拟算法，高仁杰，王祎，雾是自然场景中常见的天气现象，雾效的存在能够提升虚拟场景的真实感，并能为真实场景带来艺术美感效果。在基于机器学习的雾相关

利用大气散射模型的图像去雾研究，朱宁波，阮俊冬，为了获取清晰的去雾图像，提出一种基于暗原色先验和边界约束的单幅图像去雾算法。首先采用暗原色理论和边界约束理论分别获得天空

针对雾霾图像中含有高亮、大面积浓雾，天空区域无法清晰识别，求取出的图像偏暗、色彩失真的问题，提出了一种基于暗通道先验的自适应阈值分割和透射率补偿的去雾改进算法，通过OSTU阈值分割将图像分为前景区域和背景区域，求取亮暗通道，并通过统计函数计算出前景区域和背景区域所占的像素比例，加权求取大气光值。通过透射率补偿参数K的引进,使得求取的透射率更接近真实值，最后通过CLEAR法进行色度调整。实验结果表明，该法去雾后的图像细节信息保留完整，失真度减小，视觉上更加真实自然，信息熵平均提高7.03%，SSIM平均提高5.56%，MSE平均减小9.19%。

（1）对传统图像去雾领域的一些典型去雾算法进行深入分析，并与基于深度学习的图像去雾算法进行性能对比分析。本文在经典图像去雾数据集 RESIDE 和 O-HAZE 上进行实验，并采用无参考图像质量评估指标以及运行时间来衡量多种典型图像去雾算法的去雾效果。实验结果表明基于深度学习的去雾算法不仅具有不错的去雾效果，而且在单幅图像上的去雾效率更高。 （2）针对目前去雾网络模型训练参数过多，影响图像去雾效率的问题，本文提出一种新的基于轻量级网络的图像快速去雾模型 FAOD-Net 用于单幅图像去雾。 FAOD-Net 模型基于轻量化的体系结构，该体系结构使用深度可分离卷积来构建轻量级卷积神经网络。此外，本文在 FAOD-Net 模型中添加了金字塔场景解析网络来聚合图像不同区域的上下文信息，从而提高网络模型提取全局信息的能力。本文使用 RESIDE 训练集来训练 FAOD-Net模型，并在RESIDE 测试集上进行了广泛的实验，使用全参考和无参考图像质量评估指标来衡量去雾效果。实验结果表明 FAOD-Net 模型在去雾效果和速度上均具有令人满意的结果。 （3）针对目前图像去雾算法易导致去雾后的图像出现颜色失真的问题，本文提出一种新的基于颜色特征提取卷积网络的图像去雾模型 CIASM-Net。CIASM-Net 模型包括颜色特征提取卷积网络和深度去雾卷积网络。其中，颜色特征提取卷积网络用于提取有雾图像 RGB 颜色空间的特征，深度去雾卷积网络改进了逆大气散射模型卷积网络 IASM-Net，并使用多尺度卷积层来估计透射率图。此外，本文在 CIASM-Net 模型中添加了金字塔场景解析网络来提取全局特征。本文使用经典的 RESIDE 训练集来训练 CIASM-Net 模型，在 RESIDE 测试集上的实验结果表明 CIASM-Net 模型具有令人满意的去雾效果。