摘要
雾霾天气对交通监控系统的图像质量造成了严重影响，降低了交通监控系统的可靠性和安全性。
同态滤波作为一种经典的图像增强算法，在处理雾霾图像方面具有独特的优势。
本文首先介绍了雾霾图像退化机理和同态滤波算法的基本原理，然后概述了国内外学者在基于同态滤波的雾霾图像增强领域的研究现状，包括经典同态滤波算法的改进和与其他算法的结合。
此外，本文还分析了同态滤波算法在交通监控领域中的应用，例如交通标志识别、车辆检测与跟踪以及交通流量统计等。
最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：雾霾天气；交通监控；图像增强；同态滤波；图像处理
近年来，随着工业化和城市化的快速发展，雾霾天气在我国频繁出现，对交通运输、环境监测、公共安全等领域造成严重影响。
雾霾天气下，空气中悬浮着大量细颗粒物，导致能见度降低，视觉信息衰减，严重影响交通监控图像的质量。
交通监控系统是智能交通系统(IntelligentTransportationSystem,ITS)的重要组成部分，其核心功能是通过图像采集和分析，实现对道路交通状况的实时监控和管理。
然而，雾霾天气下获取的交通监控图像往往存在对比度低、颜色失真、细节模糊等问题，极大地限制了交通监控系统的性能。
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