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雾霾天的视频图像处理已受到研究者的广泛关注。雾天由于光照不足,获得的视频图像存在对比度低、颜色失真、细节模糊等退化现象,不仅给计算机的处理和判别带来困难,也会由于视觉的不清晰给交通安全造成巨大隐患。因此,有效改善雾天退化图像的质量,实时检测能见度信息,对降低恶劣气象对生活、出行的影响,有着理论和现实的重大意义。论文结合国家自然科学基金项目《摄像视频的人眼视觉表征及交通能见度检测方法研究》(编号:61105015),江苏省科技计划自然科学基金项目《基于人眼视觉重建技术的交通视频能见度检测方法研究》(编号:BE2011511),和江苏省科技计划社会发展项目《交通灾害气象视频传感关键技术研究及预警应急系统》(编号:BK2011747),在雾天能见度检测和图像复原方向展开了深入的研究。论文从大气散射理论入手,阐述了入射光衰减模型和大气光成像模型,提出了基于路面视亮度差平方的能见度检测算法,对比分析了目前先进的视频能见度检测方法,结合大气点扩散函数给出了基于APSF的夜间能见度检测模型,介绍并验证了基于图像增强和物理模型的两大类雾天图像复原方法,结合分块思想、暗原色先验、引导联合双边滤波以及符合人眼视觉特性的LIPC框架,提出了一种新的去雾算法,并给出了导向滤波升采样加速方法,达到了显著的效果。论文主要的特点创新在于:·详细阐述了雾天形成的光学原因和图像退化模型。简述了大气粒子和光线之间的作用,引入光学吸收原理分析了入射光衰减模型和大气光成像模型,作为论文的理论基础。·提出一种基于路面视亮度差平方最优化的视频能见度检测算法。根据Koschmieder理论计算值与路面视亮度值建立目标函数,利用最小二乘法逼近,求解使目标函数最小的消光系数。算法精度高、速度快,鲁棒性好。· 给出了基于大气点扩散函数APSF的夜间能见度求解模型。通过夜间固定点光源图像的光晕分布情况,根据APSF大气点扩散函数,在散射系数已知情况下,推算光学厚度,求解其夜间能见度值。·归纳分析了基于图像增强和基于物理模型的两大类图像去雾方法。定性定量分析了基于直方图、Retinex、Fattal、Tarel、暗原色、He导向滤波等典型算法,验证了其准确性,并对比了效果的优劣。·提出了一种符合人眼视觉特性的新的去雾算法。采用分块思想给出了自适应的大气光计算方法,结合暗原色先验和引导联合双边滤波进行透射率估计,基于LIPC彩色对数图像处理对结果进一步增强,利用导向滤波升采样加速算法。通过主观比较和客观分析验证了论文算法可靠且效果优异。