雾天场景的成像机理分析、降质图像恢复和感知算法研究对于室外计算机视觉系统来说具有非常重要的意义。本文以国防973项目“水面***基础研究”为课题背景，围绕雾天图像主要研究了两个问题：“怎么办”和“怎么用”，其中前者的核心是雾天图像的成像机理分析与增强算法研究，而后者是雾化作用及去雾算法在海面环境感知系统中扩展应用的研究。论文的主要成果及创新点如下：（1）研究了雾天图像的多散射大气模型与能见度恢复算法。首先，为了克服单散射大气模型的不足，研究了多散射大气模型的建模方法，并给出了两种模型之间的区别和联系。然后，分别提出了基于单散射模型和多散射模型的雾天图像增强算法，其中前者主要服务于海面或道路之类的结构化场景，而后者主要用于浓雾或深度动态范围较大的场景。实验表明，与近年来国际上很多著名算法相比，上述两个算法在道路或海面图像的能见度恢复上具有更好的效果。（2）提出了一个基于大气散射模型的海面可见光小目标快速检测算法。它是“雾化作用”巧妙应用的成果，算法主要研究了两部分内容：一是分析了海面可见光目标的暗原色先验，以及将它作为海面目标特征提取算法的合理性；二是研究了如何利用大气散射模型来实现目标检测时深度自适应分割阈值的估计。上述算法已在海面监控视频的测试中取得了比基于背景建模或显著性分析算法更好的检测效果。（3）提出了一个新的基于近似小波变换和多时空视觉线索融合的海面红外小目标检测算法。首先，从“数据显微镜”的角度分析了暗原色先验在海面可见光小目标检测中的合理性，提出了受暗原色先验启发的海面红外图像背景估计算法。然后，在此基础上，描述了近似小波变换的思想，并给出了它在红外目标自动分割阈值估计中的应用。最后，为了获得鲁棒的海面红外小目标检测算法，进一步研究了基于Bayesian推理的时空视觉线索融合算法。海面监控视频上的对比试验表明，上述算法可以取得比国际上很多一流算法更加满意的效果。（4）从小波变换和统计学的角度分别对暗原色图像进行了分析，提出了暗原色图像的两个扩展应用：一是面向雾天图像增强算法设计的数据驱动小波滤波器的构造，二是面向海面可见光图像背景估计的次序统计滤波器的构造。其中前者的优点是可以以较小的计算量实现双边滤波器的功能，并且能够在复杂度为O(N)的基础上对边缘停止函数进行更加灵活的设计。后者的优点是可以实时完成高动态海面图像的背景估计，并且不存在帧间数据的关联问题。然后，为了获得鲁棒的海面可见光小目标检测算法，进一步分析了不同天气/光照/背景下目标的共享特征，提出了一个基于Bayesian推理的概率模型，得到了一个背景自适应的海面可见光目标检测算法框架。上述算法的合理性及有效性均在多次海试数据中得到了验证。虽然本文的主要算法是针对海面环境感知系统提出的，但是其成果可推广应用于自主车辆的环境感知系统中去。