摘要
图像去雾技术旨在消除或减弱雾霾对图像质量的影响，近年来已成为计算机视觉和图像处理领域的研究热点。
本综述首先介绍了图像去雾技术的背景及意义，并解释了雾霾图像退化模型、图像去雾的主要方法等相关概念。
其次，对国内外图像去雾技术的研究现状进行了详细梳理，将现有方法归纳为基于图像增强的传统方法和基于深度学习的方法两大类，并对每类方法的优缺点进行了分析。
然后，重点阐述了几种经典的图像去雾算法，包括基于暗通道先验的方法、基于导向滤波的方法以及基于深度学习的方法，并详细介绍了这些算法的原理、实现步骤以及优缺点。
最后，对图像去雾技术的未来发展趋势进行了展望，指出结合多源信息、改进网络结构以及轻量化设计将是未来研究的重点方向。
关键词：图像去雾；暗通道先验；导向滤波；深度学习；MATLAB实现
1.1雾霾图像退化模型
雾霾图像退化模型描述了雾霾对图像质量的影响，通常采用大气散射模型来表示。
该模型认为，在有雾霾的环境下，相机捕获到的图像可以看作是场景辐射和大气光在大气中的散射和衰减的综合结果。
其数学表达式如下：
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)表示清晰图像，A表示大气光，t(x)表示透射率，表示光线穿过大气到达相机的比例。
1.2图像去雾的主要方法
图像去雾方法可以分为两大类：
基于图像增强的传统方法:这类方法主要利用图像处理技术来增强有雾图像的对比度、清晰度等，从而达到去雾的效果。
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