光的偏振特性包含了目标与环境的丰富信息,与传统的光强探测相比,偏振探测可以获得包括偏振度、偏振化方向等更多的信息,有助于提高目标探测和识别的准确度。因此,偏振探测技术在地物遥感探测、目标检测、医学诊断、水下探测和军事识别等领域有着重要的应用。偏振去雾是通过偏振成像获得不同偏振角度下的场景图像,然后利用偏振去雾算法实现场景目标的清晰化处理。传统的偏振去雾算法主要适用于灰度图像,因此,本文针对彩色图像去雾的应用需求,在灰度图像偏振去雾的基础上,提出了基于中值滤波和全局搜索的彩色图像偏振去雾算法,实验结果表明,偏振彩色去雾算法对成像质量有较好的提升,具有良好的应用前景。本文的主要工作如下:(1)针对散射粒子的粒径和浓度等大气参数,难以进行实际测定的问题,研究了利用大气能见度等效表征的方法,通过建立大气能见度与粒子浓度、光学厚度等参数之间的数学关系模型,利用光学厚度来表征大气能见度,实现了对大气环境的等效分析。(2)针对图像中不同位置大气光强的不一致,需要估计图像中每点的大气光强值的问题,提出了基于中值滤波的灰度及彩色图像偏振去雾算法,利用中值滤波结合暗信道原理,对图像每个像素的参数进行估计,最后根据大气散射模型得到去雾图像。(3)针对去雾的过程需要手动选取天空区域导致大气光的偏振度计算不精确的问题,本文实现了基于全局搜索的彩色图像偏振去雾算法,通过拟合曲线来获取最大和最小强度图像,利用全局搜索算法估计大气光的偏振度,结合暗信道原理求取传输图,并利用对数变换对去雾图像进行增强。实验结果表明,本文算法对于图像成像质量有着较好的提升。