本论文根据国家自然科学基金项目和某863项目需求,针对雾霾条件下的图像退化问题开展研究,分析了雾霾与光线的相互作用,基于大气散射理论构建了图像退化模型。对偏振信息获取技术和相机电子学实现进行研究,设计了一种偏振成像系统,实现了全偏振态探测。基于雾霾条件下景物透射光与大气散射光偏振特性差异,反演了图像退化过程,提出了改进的偏振去雾算法。针对雾霾图像衰减的光谱波段选择性,将偏振去雾方法与光谱分析技术结合,使处理对象由普通可见光图像拓展到光谱图像,通过多谱段处理提升了去雾算法的图像复原效果。论文的主要工作及创新点如下:1、设计了具备全偏振态获取能力的偏振相机。基于分孔径式偏振光学系统,设计了相机的电子学部分,实现了全偏振态获取。基于分孔径式偏振相机,将经典偏振去雾算法中获取“最佳”和“最差”的原始图像改进为获取固定偏振方向的原始图像,改进后由凝视成像可同时获得全部原始数据。相机的成像电路具有较高灵活度,在一套控制逻辑下实现了两种AD精度的数据重构算法,可进行双AD精度在线切换;通过开窗和隔行采样可灵活控制数据率,提高了相机输出帧频;通过机内目标追踪算法,完成了对图像的目标寻址功能,实现了对局部感兴趣区域的输出。2、提出了改进的偏振图像去雾算法。偏振去雾算法中的全局参数需要从天空区域提取,提出了基于目标物理特性的天空区域提取方法,替代了基于传统纯数字图像处理的方法,仅通过偏振去雾过程中的算法副产品,即可实现天空区域分割,降低了算法复杂度,提高了去雾效果的稳定性。针对大气散射模型没有考虑多散射的缺陷,对偏振去雾算法中的全局参数进行修正,提出了修正方法,并给出了矫正系数与图像对比度之间的关系,实现了算法的自适应优化。在一组去雾结果中,图像的动态范围提升了36.3%,目标的对比度提升了38.5%。3、运用光谱分析技术提升了偏振去雾算法的图像复原效果。将光谱分析技术运用到去雾中,对不同波段下的数据进行去雾实验,通过图像灰度动态范围和目标对比度的数据分析,给出了不同目标距离下图像复原质量和光谱波段的关系,为偏振光谱去雾提供了实验依据。为实现对多谱段图像的快速自适应处理,对传统偏振去雾算法进行了改进,提出了一种基于偏振角的偏振去雾方法,摆脱了算法对原始图像场景天空区域的依赖,提高了去雾成像的适用性。传统去雾方法对彩色图像处理时会带来色彩偏移的缺陷,从光谱分析的角度提出了产生色彩偏移问题的原因,通过对彩色图像分波段处理实现了RGB通道的去雾平衡,修正了色彩偏移问题,同时提出了色彩偏移量的定义,实现了图像色彩偏移程度的定量化分析,在一组实验结果中,图像的色彩偏移量降低了59%。