由于雾霾天气的影响,室外成像设备采集到的图像具有对比度低、颜色暗淡和细节信息难以辨认的特征,导致接收端图像质量差,严重影响其后处理。受信道带宽的限制,室外成像设备采集到的图像进行远距离传输之前需要进行压缩,然而,图像块效应导致接收端图像降质。为了在接收端获得清晰的去雾重建图像,本文对图像去雾和去块方法进行研究,主要完成的工作如下:(1)设计了一种基于暗通道先验(Dark Channel Prior,DCP)原理改进的图像去雾方法。利用经过双边滤波的最小颜色分量作为引导滤波的引导图像来精细化处理粗糙的透射率,在此基础上,进一步修正不符合DCP原理区域的透射率并进行色调映射调整整幅去雾图像的色调。实验结果表明:改进的去雾方法能得到比改进之前更好的去雾效果,细节更清晰,颜色更自然。(2)设计了单幅图像直接去噪去雾方法。该方法利用去雾对比度增强滤波器直接对有雾图像的含噪透射率进行去噪滤波来获得精细化的透射率,实现图像去雾,进一步理论分析给出了基于DCP原理的去雾方法和直接去噪去雾方法对去雾图像压缩的影响,比较了 4种去雾对比度增强滤波器对去雾重建图像质量的影响。实验结果表明:本文设计的直接去噪去雾方法既可以满足图像去雾的要求,也能保证去雾图像压缩之后的图像质量,仿真结果验证了理论分析的正确性。(3)设计了一种基于稀疏表示和自适应残差阈值的图像去块方法。通过结合图像块效应盲评价算法为正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法设计了一种自适应残差阈值方法。本文设计的图像去块方法能达到良好的去块效果的同时,也具有较高的图像处理速度。