我国海域有雾天数达全年60%以上,是太平洋多雾区之一。有雾条件下,海上能见度下降,海上视觉监控系统所采集的图像质量严重降质,直接影响到对图像内容的分析判断,加大了海域安全监控的难度,同时也降低了船舶在雾天航行的安全性。因此,深入研究海上雾天图像的清晰化算法对加强海域安全监控的可靠性以及雾天船舶航行的安全性具有十分重要的现实意义。针对海上雾天图像能见度小、对比度低、颜色偏移失真、边缘细节模糊等问题,本文从图像增强和图像复原两个角度出发,对海上雾天图像的清晰化算法进行了深入研究。主要研究工作包含以下几个方面:首先,对图像增强去雾算法中常用的直方图均衡化算法和Retinex算法的方法原理及实验效果进行了研究与分析,并对其在海雾图像清晰化处理中的应用效果进行了测试,针对应用效果中存在的色彩失真、过度增强、增强不均匀以及光晕现象等问题,提出了一种基于改进Retinex理论的海雾图像清晰化算法。该算法在HSV空间用改进的引导滤波估计照射分量,并对求得的反射分量进行后期的灰度拉伸、色彩恢复及饱和度补偿,有效增强了图像细节,改善了色彩失真、过度增强及光晕现象,使图像质量得到一定程度的改善。然后,针对图像增强去雾算法不能从本质上去雾、增强效果有限的问题,围绕图像复原技术对海雾图像清晰化算法做了进一步研究:结合所建立的雾天图像退化模型,研究了基于暗通道先验的单幅雾天图像清晰化算法,针对其在海雾图像清晰化应用中存在的全局大气光估计不准确的问题,设计了一种基于天空区域分割的海雾图像清晰化算法,通过提取天空区域来估计大气光,使大气光估计值更加准确,复原图像质量得到改善;针对天空区域色彩失真以及光晕等问题,提出了一种基于透射率融合的海雾图像清晰化算法,通过四叉树分割重新估计大气光,通过构造代价函数估计初始透射率而有效避免了天空区域的色彩失真和光晕,通过结合Retinex理论对透射率二次估计得到了更多透射率细节信息,通过透射率融合和优化使透射率对边缘和细节区域的估计更加准确,有效改善了景深突变区域的光晕,使海雾图像的复原效果更好。最后,介绍了图像质量的客观评价方法,并针对海雾图像的特殊性,制定了图像亮度、对比度、平均梯度、光晕强度等质量评价指标,对本文清晰化处理后的图像进行了客观评价。结果表明,本文算法对海雾图像的清晰化处理效果更好,能够有效提高图像的对比度、清晰度以及能见度,增强图像的细节信息,改善海雾图像的质量。