关于单幅图像去雾算法研究与对比的综述

简介：
本综述探讨了单幅图像去雾算法的研究进展，并对多种主流方法进行了系统性比较分析。旨在为相关领域的研究人员提供有价值的参考和启发。 该文综述了单幅图像去雾算法的研究进展。文中详细介绍了基于物理模型、非物理模型和深度学习的三大类去雾算法，并探讨了它们的工作原理、优缺点和发展趋势。具体方法如暗通道先验、直方图均衡化、Retinex算法、小波变换、DehazeNet和GCANet等也被深入讨论。此外，文章还介绍了用于评估去雾效果的标准指标，包括MSE（均方误差）、SSIM（结构相似性指数）、图像信息熵以及Tenengrad梯度函数，并提供了具体的实验结果与分析。 该综述适合于对图像处理及计算机视觉领域有研究兴趣的专业人士，尤其是关注单幅图像去雾技术的研究人员。它可以帮助读者理解不同去雾算法的原理和优劣点，从而在自动驾驶、无人机监测等应用场景中做出更合适的选择。文章还提供了丰富的参考文献和详细的实验数据，有助于深入理解该领域的最新研究成果和发展方向。