透雾技术的原理
图像透雾技术，主要是突出源图像中重点观测内容，抑制非重点观测内容。方法分为空域法和频域法两类，空域法主要对图像中的各个像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如付立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像。公式表示为：
其中，I (x)是雾霾下图像的色彩值；J (x) t(x)指物体表面光线到达传感器的过程中,由于大气微颗粒的散射而产生衰减，衰减后剩余部分;A(1-t(x))指环境光线因大气微颗粒反射而进入传感器成像。
暗通道先验原理，绝大多数的无雾图像，其每个局部区域都会存在至少一个颜色通道的强度值很低的像素，根据这个原理，定义图像暗通道J dark为：
(2)
Jc代表J的某一个颜色通道，而Ω(x)是以x为中心的一个方形区域。对公式(1)做变形，得到：
(3)
代入公式(2)Jdark可进一步求得透射率t = 1 - Jdark/Ac
根据得到的J dark和原图像，通过对图像亮度值的统计计算，求得大气光强A。
得到大气光强A和透射率t之后，通过对雾天成像模型的逆推，便可求出透雾后的图像：
该算法特色：
·大气光强采用更稳定的统计方法，使得算法稳定性高，适用各种场景。
·色彩还原度好：传统的透雾算法会冲淡图像的色彩，该算法真实还原图像色彩。
·通透性好：该算法准确估计图像的雾气浓度，具有很好的通透性。
