大气实验方舱中可见光图像增强技术的雨雾研究及其效果分析

本文主要探讨了在大气环境实验方舱中针对雨雾条件下目标场景的可见光成像增强研究。可见光图像在战场环境仿真中扮演关键角色，特别是在光学制导导弹的远程识别和精确打击中。研究团队利用火箭军工程大学理学院的实验设施，模拟了晴天、轻雾、中雾、浓雾、小雨、中雨和大雨等不同气象条件，对微缩景观沙盘的可见光图像进行了采集。 他们采用了改进的暗通道法来处理这些图像，这是一种用于增强低光照或受天气影响的图像质量的技术。通过计算雨雾图像与增强后图像的标准差（MSE）和峰值信噪比（PSNR），研究人员发现随着雨雾等级的提升，图像质量呈现出下降趋势。具体来说，MSE值从245.78增加到383.07，PSNR则从24.23下降到22.29，这表明雨雾对图像的清晰度和细节有显著影响。 然而，通过图像增强技术，虽然整体图像质量受到雨雾的影响，但增强了的图像显示出明显的改善。增强后的图像MSE值大幅减少，PSNR值显著增大，这证明了图像增强在一定程度上可以弥补雨雾造成的负面影响，提升了图像的可用性。因此，这项研究不仅验证了图像增强技术在复杂大气环境下应用的可行性，还提供了优化图像处理策略的依据，为光学制导系统的性能提升提供了有价值的研究成果。 关键词包括成像系统、改进的暗通道法、大气环境实验方舱、雨雾、可见光图像以及图像增强。该研究不仅对军事应用有直接意义，也对光学成像技术的发展和图像处理算法的优化具有理论价值。