摘要

隨著計算機視覺技術的快速發展，圖像去霧已成為數字圖像處理領域的重要研究方向。霧霾、灰塵、水汽等環境因素會嚴重降低圖像的對比度和可見度，影響圖像的視覺效果和后續的計算機視覺任務。本文深入探討了基于直方圖優化的圖像去霧技術，包括全局直方圖均衡化、對比度限制自適應直方圖均衡化（CLAHE）以及Retinex增強算法。通過理論分析與Python實現相結合的方式，詳細闡述了這些算法的數學原理、實現細節和優化策略，并構建了完整的圖像去霧應用系統。實驗結果表明，所提出的組合算法能夠有效改善霧霾圖像的視覺質量，為實際應用提供了可靠的技術支撐。

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第1章 引言與研究背景

1.1 圖像去霧的重要性和挑戰

在現代社會中，圖像作為信息傳遞的重要媒介，其質量直接影響著人們對環境的感知和理解。然而，在實際的圖像采集過程中，由于大氣環境中存在的懸浮顆粒物、水蒸氣、灰塵等介質的散射和吸收作用，會導致拍攝的圖像出現對比度下降、色彩飽和度降低、細節模糊等問題。這種現象在霧霾天氣、沙塵環境、水下攝影等場景中尤為明顯，嚴重影響了圖像的視覺效果和實用價值。

圖像去霧技術的研究意義不僅僅停留在改善圖像的視覺效果層面，更重要的是它為后續的計算機視覺任務奠定了基礎。在目標檢測、圖像識別、場景理解等應用中，圖像的清晰度和對比度直接影響算法的性能表現。一張經過有效去霧處理的圖像能夠顯著提高特征提取的準確性，減少誤檢率，提升整個視覺系統的魯棒性。因此，圖像去霧技術的研究具有重要的理論價值和實際應用意義。

傳統的圖像去霧方法主要基于大氣散射模型，通過估計大氣光和透射圖來恢復清晰圖像。然而，這類方法往往需要先驗知識或復雜的參數估計過程，計算復雜度較高，且在某些極端條件下效果有限。相比之下，基于直方圖優化