研究目的
简要分析不同去雾技术以改善恶劣天气条件下的图像质量。
研究成果
该论文得出结论：由于深度图估计和先验知识需求，单幅图像去雾具有挑战性。未来工作应聚焦于开发能实现最优深度图评估、更高峰值信噪比、更优图像质量及更低运行时间的滤波方法。
研究不足
这篇论文是一篇综述，没有开展新的实验；它依赖于现有文献，因此可能未涵盖所有最新进展，也未对所讨论的方法提供实证验证。
[计算视觉与生物力学讲义] 临床与医学图像中的计算机辅助干预与诊断 第31卷 || 去雾技术综述
DOI：10.1007/978-3-030-04061-1_11
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
外部环境中拍摄的图像会出现场景能见度降低、色彩对比度减弱以及颜色褪色加剧的问题。这可能是由于外部大气中存在雾霾、雾气、烟雾、灰尘和噪声所致。雾霾的形成主要源于两个基本过程：衰减和空气光。衰减会降低图像对比度，而空气光会使图像变白，从而导致拍摄的图像模糊不清。在实际天气条件下，需要进行去雾或图像去雾处理，以快速获得高质量的清晰图像，这些图像广泛应用于卫星系统和航空系统等领域。本综述论文旨在对不同的去雾技术进行简要分析。
作者：
K. P. Senthilkumar，P. Sivakumar
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