由于大气的散射作用,雾天的大气退化图像具有对比度低、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,雾天低对比度图像的增强有着重要的意义。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,但由于其建模条件的复杂性,在应用上受到很大限制。为了降低物理模型对景物信息的依赖性,本文在客观分析雾天成像原理的基础上,从图像处理的角度出发,对雾天图像的低对比度增强算法进行了深入的研究,研究工作主要是从以下方面展开的:(1)针对雾天图像景物深度变化大的特点,利用自适应直方图均衡化方法对雾天图像进行局部细节信息增强。本文深入分析了包括局部直方图均衡化、POSHE算法、插值直方图均衡化、广义直方图均衡化等多种自适应直方图均衡化方法在雾天图像上的应用。(2)对雾天彩色图像进行对比度增强处理。本文利用色调不变性原理,通过在RGB空间与CMY空间上的变换,将灰度图像的对比度增强方法成功推广到彩色图像增强处理中去。(3)对多尺度分析在图像对比度增强上的应用作了讨论。本文主要介绍了多尺度Retinex、基于小波变换的多尺度梯度分析、基于曲波变换的对比度增强等方法,并就其各自特点进行了比较。实验结果及理论分析表明,本文所采用的算法对于雾天图像的对比度增强是有效的,并能满足实际应用的要求。本文的研究工作将为雾天图像增强的进一步研究打下良好的基础。