雾霾天气下,由于目标光经空气中的微粒物质散射、反射后进入成像设备,导致成像设备获取的图像质量大幅降低,对军事侦察,港口物流,飞机起降等领域造成巨大影响。因此,进行雾天图像清晰化方法的研究具有重大意义。目标区域的偏振光可以提供丰富的信息,充分利用其偏振特性可以去除雾霾等因素对图像质量的影响。为解决这些问题,首先设计了以Stokes原理作为理论基础的快速成像偏振探测器,为清晰化算法提供准确的图像数据,其次利用探测器获取的偏振图像结合清晰化算法对雾霾图像进行处理。主要工作如下:(1)以大气散射模型为理论基础,结合Stokes矢量原理及偏振光检测原理,利用数学模型对偏振光加以描述,搭建偏振图像清晰化模型,为去雾方法的建立奠定基础。(2)以光的Stokes矢量原理为理论基础,改进了传统机械旋转式偏振探测器,设计并实现了一种快速成像偏振探测器,提升了成像速率,摆脱了传统机械旋转式偏振探测器体积大,时空同步性差等问题,为后续清晰化算法提供可靠的图像数据。(3)以偏振去雾模型为基础,提出了一种基于亮暗通道图像差值分布直方图的偏振图像去雾方法。利用暗通道先验理论结合图像的局部方差对无穷远处点进行精准估计,消除手动选取无穷远处点造成的随机性误差;利用图像的亮通道与暗通道图像的差值分布直方图,将大气光偏振度从全局定量转化为局部变量并进行准确计算。(4)以客观评价指标为依据,通过实验定量分析本文所述算法的去雾效果,并与一些典型算法进行对比,结果显示本文所提算法在提高雾天图像质量方面更优且适用性更强。