为解决现有去雾算法结果中存在的光晕现象、颜色失真等问题, 提出一种基于边界邻域最大值滤波的图像去雾方法.首先通过边缘检测寻找图像边界被低估的暗原色值并对其进行边界邻域最大值滤波, 以得到更为准确的透射率图来消除光晕现象; 其次对暗原色图乘以一个尺度因子, 扩大透射率的取值范围, 提高去雾结果的对比度; 最后设置两个亮度阈值以及一个平坦阈值, 消除图像中高亮度物体的影响, 获得更为准确的大气光值, 使得去雾结果颜色保真度较高.仿真结果表明, 与现有去雾算法相比, 本文算法对含高亮度物体以及含细节信息的带雾图像, 均可消除光晕现象, 获得高对比度及高颜色保真度的去雾结果, 同时也提高了算法的处理速度.

为提高雾霭天降质图像的清晰度和色彩保真度，基于暗原色先验提出了一种改进的图像快速去雾方法.针对原方法运算时间过长的问题，在保证去雾效果的前提下，利用快速双边滤波方法代替软件抠图修复透过率图，大幅度地降低了计算量和复杂度，处理时间仅为原方法的5%，满足了一般工程上的实时性要求.针对去雾处理后的图像亮度降低、颜色较实际场景偏暗的问题，提出了一种简单有效的图像对比度和亮度增强的方法，自适应地增强了图像的亮度，并对局部由于雾浓度过高而造成不清晰的区域，进行了对比度修正.结果表明，该方法能够快速有效地复原出雾天场景的对比度和真实色彩，在一定程度上保证了户外成像系统在恶劣天气下工作的稳定性和可靠性.