由于大气的散射作用,雾天的图像具有景物不清晰的特点,给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。因此雾天图像的处理有着重要的意义。目前,针对雾天图像的增强研究尚属探索阶段,少量的研究主要集中在复杂的物理模型分析上,但由于其建模非常复杂,应用不是非常便捷。本文主要针对能见度500米-1000米的雾天所获得的图像,从图像处理的角度出发,主要研究其处理方法并对处理结果进行质量评价。研究工作主要是从以下方面展开的:1.针对薄雾天气的图像进行边缘提取,保留相关的边缘信息。深入分析了二进小波变换边缘检测的原理,边缘融合理论,基于多尺度边缘融合的图像边缘检测的算法。2.针对雾天图像的噪声特点,本文分析了小波阈值去噪方法。采用小波变换对图像进行分解,对分解后的小波系数进行阈值降噪,并给出了一种有效的阈值计算方法。3.针对小波去噪后会产生的块状现象,以及去噪过程中像素点的丢失。本文应用三次样条插值增加像素点,以此对小波阈值消噪图像进行平滑。避免了传统方法产生块状现象的情况。4.应用峰值信噪比和信息熵对图像进行定量的分析。并与直方图均衡化的处理结果进行比对。实验结果及理论分析表明,本文所采用的方法对于雾天图像处理效果是非常好的,并能满足实际应用的要求。