基于暗通道优先对交通图像的去雾处理文献综述

雾霾天气对交通安全和交通管理造成了严重威胁，降低了交通图像的质量，给交通场景的感知和理解带来了困难。

因此，交通图像去雾成为了计算机视觉和智能交通领域的重要研究课题。

本文综述了基于暗通道优先的交通图像去雾方法，首先介绍了图像去雾的相关概念，包括雾霾图像的成像模型、图像去雾的评价指标等。

其次，概述了传统图像去雾方法和基于深度学习的图像去雾方法，并分析了它们的优缺点。

然后，详细阐述了暗通道优先算法的原理，包括暗通道原理、透射率估计、大气光估计和去雾图像复原等步骤。

接着，重点分析了近年来基于暗通道优先的交通图像去雾算法的研究进展，比较了不同方法的改进思路和实验结果，并对现有方法进行了总结和评价。

最后，展望了基于暗通道优先的交通图像去雾方法的未来研究方向。

关键词：交通图像；去雾；暗通道优先；透射率估计；大气光估计

随着经济的快速发展和城市化进程的加快，雾霾天气在我国频繁出现，对人们的日常生活、交通出行以及社会经济发展等方面都造成了严重影响。

在交通领域，雾霾天气会导致道路能见度降低，驾驶员视线模糊，交通标志和信号灯难以识别，极易引发交通事故，造成人员伤亡和财产损失。