1.4 延伸阅读

基于图像处理的去雾增强技术可以显著提高对比度，突出图像细节，提升视觉效果，该方法已被广泛应用于项目实践中。基于直方图均衡化模型的去雾方法针对性强，运行效率高，且易于融合于其他图像增强算法，所以该技术必将获得进一步的发展。尽管图像去雾技术在实际应用中已经取得了若干成果，但在不同的场景下依然面临某些局限性，需要引起研究人员的进一步关注。

（1）雾天实时视频的去雾技术。随着视频拍摄设备的不断普及，在雾天进行视频拍摄或监控，所面临的关键需求就是提高去雾算法的运行效率，实现实时去雾处理。目前，在部分雾天视频清晰化装置系统中采用了运行效率较高的插值直方图均衡化算法对视频图像序列进行去雾处理，也有部分研究者通过采用图像复原的相关技术进行视频监控过程中的去模糊操作，进而达到去雾效果。因此，实现视频的高效率去雾算法，具有很大的使用价值。

（2）雾天图像的模糊成像技术。图像增强技术和图像复原技术都可以在一定程度上实现图像的去雾效果，但这里面并没有涉及图像获取设备在对3D空间进行拍摄时所引起的信息丢失问题。在对雾天图像的拍摄原理进行分析后发现，雾天大气粒子的自身成像因素可能会造成图像边缘模糊、对比度降低的现象。因此，充分利用图像的模糊成像信息，结合雾天粒子的映射原理，能够在图像的获取过程中提高图像的可视化效果。

（3）雾天图像优化效率。图像或视频去雾一般会涉及大规模矩阵计算及非线性方程求解等数据计算过程，在传统的求解过程中可能会出现内存溢出、速度过慢等问题，采用GPU加速或分布式计算的方法来加快这些过程的运行速度，以及通过硬件投入来提高雾天图像的优化效率，也是实现产业化的途径。

本章参考的文献如下。

[1] 高彦平.图像增强方法的研究与实现[D].山东科技大学，2005.

[2] 孙忠贵，王玲.数字图像直方图均衡化的自适应校正研究[J].计算机时代，2004.

[3] 郑辉.运动模糊图像复原技术的研究与实现[D].国防科学技术大学，2007.