摘要
雾霾天气作为一种常见的气象现象，对交通安全、环境监测、航空航天等领域造成严重影响。
尤其在计算机视觉领域，雾霾天气会导致场景图像质量下降，影响目标识别、图像分析等后续处理。
因此，如何有效处理和优化雾霾天气降质图像成为研究热点。
本文回顾了雾霾图像降质机理、现有去雾算法的优缺点以及未来发展趋势，并对不同算法的性能进行了比较分析。
关键词：雾霾图像，图像处理，去雾算法，图像增强，深度学习
1.1雾霾天气雾霾是一种由大气中悬浮的微小水滴、尘埃、烟尘等颗粒物组成的气溶胶系统，降低了大气能见度。
雾霾天气下，空气中PM2.5等有害颗粒物浓度升高，对人体健康和生态环境造成危害。
1.2图像降质图像降质是指由于各种因素（如雾霾、噪声、模糊等）导致图像质量下降的现象。
雾霾天气下，空气中悬浮的颗粒物会吸收和散射光线，造成图像对比度降低、色彩失真、细节模糊等问题。
1.3图像去雾图像去雾是指利用图像处理技术消除或减弱雾霾对图像的影响，恢复清晰场景的过程。
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