摘要
图像去雾旨在去除图像中存在的雾霭等天气现象造成的视觉障碍，增强图像的清晰度和可视性，是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向。
近年来，基于暗通道先验的图像去雾算法因其简单有效性而受到广泛关注。
本文首先介绍了图像去雾的相关概念，包括雾霾成像模型、图像退化机理以及常见的去雾算法分类。
然后，重点阐述了暗通道先验的理论基础，包括暗通道原理、暗通道先验的定义以及如何利用暗通道先验估计场景透射率。
接着，详细介绍了基于暗通道先验的图像去雾算法的基本流程，分析了其优缺点，并对现有改进算法进行了归纳和总结。
最后，对基于暗通道先验的图像去雾算法的未来发展方向进行了展望。
关键词：图像去雾；暗通道先验；透射率估计；大气光估计；图像复原
1.1雾霾成像模型
雾霾天气下，相机拍摄的图像往往存在颜色失真、对比度下降等问题，严重影响了图像的视觉质量。
为了更好地理解雾霾对图像的影响，通常使用大气散射模型来描述雾霾图像的形成过程。
经典的大气散射模型可以表示为：
$$I(x)=J(x)t(x) A(1-t(x))$$
其中，$I(x)$表示观测到的有雾图像，$J(x)$表示场景的真实辐射度（无雾图像），$A$表示全局大气光，$t(x)$表示场景透射率。
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