去雾

基于图像增强的去雾算法。基于图像增强的去雾算法出发点是尽量去除图像噪声，提高图像对比度，从而恢复出无雾清晰图像。代表性方法有：直方图均衡化（HLE）、自适应直方图均衡化（AHE）、限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE） 、Retinex算法、小波变换、同态滤波等等。

基于图像复原的去雾算法。这一系列方法基本是基于大气退化模型，进行响应的去雾处理。代表性算法有：来自何凯明博士的暗通道去雾算法(CVPR 2009最佳论文)、基于导向滤波的暗通道去雾算法、Fattal的单幅图像去雾算法（Single image dehazing） 、Tan的单一图像去雾算法（Visibility in bad weather from a single image） 、Tarel的快速图像恢复算法（Fast visibility restoration from a single color or gray level image） 、贝叶斯去雾算法（Single image defogging by multiscale depth fusion），基于大气退化模型的去雾效果普遍好于基于图像增强的去雾算法，后面挑选的传统去雾算法例子也大多是基于图像复原的去雾算法。

基于深度学习的去雾算法。由于CNN近年在一些任务上取得了较大的进展，去雾算法自然也有大量基于CNN的相关工作。这类方法是主要可以分为两类，第一类仍然是于大气退化模型，利用神经网络对模型中的参数进行估计，早期的方法大多数是基于这种思想。第二类则是利用输入的有雾图像，直接输出得到去雾后的图像，也即是深度学习中常说的end2end

在过去的几年里，