图像去雾技术综述：进展与未来趋势

图像去雾技术研究综述与展望是一篇探讨在数字图像处理和计算机视觉领域内关键问题的文章。作者郭璠、蔡自兴、谢斌和唐琎来自中南大学信息科学与工程学院，他们结合了图像处理和物理模型的视角，对该领域的技术进行了全面的概述。近年来，随着深度学习和人工智能的发展，图像去雾方法不断创新，包括经典的退雾算法（如直方图均衡化、暗通道先验等）以及最新的深度学习方法（如卷积神经网络，通过学习雾气去除的内在规律进行处理）。 文章回顾了这些方法的基本原理，展示了它们如何通过改善图像对比度、恢复清晰细节和增强色彩来实现去雾效果。同时，作者提供了视觉上的直观比较和客观的定量评估，以便读者理解不同方法的性能。他们不仅分析了每个方法的优点，也指出了其局限性，这对于理解和选择适合的应用场景至关重要。 在未来研究方面，作者预测了图像去雾技术可能的发展趋势，比如更加精确的物理模型建立、联合多模态信息的去雾方法、以及在实时性和效率方面的改进。此外，他们还提出了几点建议，鼓励研究人员关注深度学习的进一步优化、对不同场景下的通用性和适应性的研究，以及与边缘计算和物联网等新兴技术的融合。 这篇文章不仅为当前的图像去雾技术提供了全面的概览，还为该领域未来的探索提供了有价值的方向。对于图像处理、计算机视觉以及人工智能领域的研究者和工程师来说，这是一篇不可忽视的参考资料。关键词集中在图像去雾、图像处理、物理模型和图像增强上，反映了文章的核心关注点。