为提升水下图像的视觉效果, 提出了基于红色暗通道先验(RDCP)和逆滤波的水下图像复原算法。该算法首先简化Jaffe-McGlamery水下光学成像模型, 在此基础上, 利用RDCP消除水下成像过程中后向散射引起的图像雾化效果；然后结合各通道透射率图与光学传递函数的数学关系, 采用逆滤波去除前向散射分量；最后采用基于高斯分布的线性拉伸提高图像对比度。使用该算法与几种主流的水下图像处理算法对多种水下环境拍摄得到的图像进行处理, 并计算信息熵等客观评价指标。实验结果表明, 该算法能够更好地平衡图像的色度、对比度及饱和度, 视觉效果更接近自然场景下的图像。

依据背景光的海洋光学定义, 提出了一种新的自然光照条件下的水下图像复原方法。基于合理假设及光学理论公式推导, 估计出计算背景光所需的水体光学参数(衰减系数和散射系数); 利用散射系数与波长的关系分别计算红、绿、蓝三个通道的传输函数值, 并使用导向滤波精细化传输图像; 最终通过逆求解成像模型复原水下图像。实验结果表明所提算法在恢复场景物体原始颜色及去除背景散射方面有一定的优势。

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。