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说到透雾算法，最典范的应用就是数字透雾手艺。数字透雾手艺可以在透雾时，保存图像原有的色彩，而数字透雾的焦点就是透雾算法。前面提到，透雾算法主手艺有两个阶段，第一阶段的“浅透雾”是一种基于非模子的图像增强要领，通过提高比度，知足主观视觉的要求来抵达清晰化的目的;第二阶段的“算法透雾”是基于模子的图像回复要领，它考察图像退化的缘故原由，将退化历程举行建模，接纳逆向处置惩罚，以最终解决图像的回复问题。
现在通过增强的方法(浅透雾)来举行透雾处置惩罚典范的要领包括：直方图平衡化、滤波变换要领和基于模糊逻辑的要领。直方图平衡化要领，其中全局化要领运算量小但对细节的增强不敷;局部平衡要领效果较好，但可能引入块状效应、盘算量大、噪声被放大及算法效果不易控制的问题。滤波变换的透雾算法，通过局部处置惩罚能获得相对较好的处置惩罚效果，但它们的盘算量重大、资源消耗多、不适于实时性要求较高的装备。已知的基于模糊逻辑的要领透雾的效果不敷理想。
基于图像增强的要领(算法透雾)能在一定水平上提高图像比照度，并通过增强感兴趣区域来提升可识别度。但该要领未能从图像退化历程的缘故原由入手举行赔偿，因此它只能改善视觉感受而不可获得很好的透雾效果。以是，真正的数字透雾是基于图像回复来实现的，也就是我们通常所说的“算法透雾”。
基于图像回复的要领主要有以下几类：滤波要领、最大熵要领与图像退化函数预计法等。滤波要领如卡尔曼滤波要领，整体而言盘算量较大。最大熵法能获得较高的区分率可是其非线性、盘算量大、数值求解难题。图像退化函数预计法大多依据一定的物理模子来设计，需要在差别的时间点收罗多幅图像作为参考图像，以便确定物理模子中的多个参数，而最终求解获得无雾状态下的效果图像。
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