近些年伴随着经济的高速发展,蒙古国的城市污染越来越严重,频繁出现雾霾天气。这样的环境污染使得出行不便,也使得视频监控的计算机领域和安防领域面对挑战。对于蒙古国来说,如今面临着经济、城市和人口迅速发展,同时交通以及道路建设等环节严重滞后的问题,这也是制约国家经济发展的关键因素之一。作为发展中国家,蒙古国大气生态系统的状态正在急剧下滑,近年来随着人口爆增和人口城市化迁移,尤其是首都乌兰巴托市城市周边蒙古包区域增多给大气环境带来了恶劣的影响;其次,城市和工业的发展也使得乌兰巴托市空气污染严重。其PM10的年度平均值已高达279μg/m3、PM2.5的年度平均值高达63.0μg/m3,相较于世卫组织建议的20μg/m3、10μg/m3上限值,明显要高出很多。雾霾天气使得采集到的雾霾图像对户外环境的计算机视觉应用产生负面影响,如物体检测和视频监控,因此图像去雾算法的研究已经成为计算机视觉领域的热点。本文以蒙古国首都乌兰巴托市采集的雾霾图像为研究对象展开图像复原算法研究。图像去雾通过图像去雾算法提高图画质量得到复原的无雾图像。主要研究内容包括分析了乌兰巴托市的地理环境、雾霾特征以及雾霾图像特征;分析了非物理模型和物理模型两种常用去雾霾算法,进行仿真实验和结果分析,对各类算法的优劣之处进行分析比较;文中着重分析了何恺明等人所说的借助暗通道先验对单个图像去雾算法进行验证,对于绝大多数的有雾图像来说,运用此算法效果良好,不过其缺点在于算法的运行时间较长,因此较难满足实效性需求。