在雾霾等低能见度天气下,光电成像探测系统受大气散射影响,成像质量下降。研究雾霾天气下的目标偏振重构方法,提高探测图像的清晰度与对比度具有重要的研究意义与应用价值。大气光的准确估计是偏振去雾研究中的关键问题之一。为了提高偏振去雾研究中对大气光估计的准确度,首先,本文从雾天图像的统计特征出发,对大量雾天图像的梯度直方图进行统计分析,发现大气光图像的梯度分布近似服从窄高斯分布特征,进而提出了表征大气光梯度特征的大气光梯度通道先验模型。其次,结合大气散射成像模型与偏振成像理论,提出不依赖大气光偏振度的偏振层析去雾方法,将大气光梯度通道先验模型作为大气光估计的特征约束条件,构建图像分层函数,对原始雾天偏振图像分层,估计大气光偏振图像。最后从大气光偏振图像中解析大气光,并在大气光图像中估计无穷远处大气光,实现对雾天图像的去雾重构。实验结果表明,本文方法提高了大气光估计的准确度,进而使重构图像更清晰,目标还原度更高;且适用于不同浓度下的雾天图像重构。论文的主要工作及研究成果如下:1)通过分析大量不同浓度下的雾天图像梯度直方图的统计特征,挖掘大气光在梯度域的典型稳定特征,确定大气光梯度分布具有窄高斯分布形式,提出大气光梯度通道先验模型,并对模型进行验证与求解,实现对大气光梯度分布特征的分析与建模。2)结合大气散射成像模型与偏振成像理论,构建了偏振层析去雾模型。将大气光梯度通道先验作为特征约束条件,提出一种基于大气光梯度先验信息的图像分层方法,从原始雾天偏振图像中估计大气光偏振图像,从大气光偏振图像中解算大气光,并根据大气光的梯度特征估计无穷远处大气光,实现对模型中关键参数的求解。3)通过开展不同浓度,不同场景下的实测实验与对比实验,验证本文提出的偏振层析去雾方法的有效性,并对大气光偏振度进行了详细讨论,讨论结果表明将大气光偏振度作为一个全局常量能够提高大气光估计的准确度。