随着安防科技的发展和网络带宽的增加,高清摄像头在多个领域得到了广泛的使用,比如高速公路、城市道路、航海、航拍等。近些年来,中国等发展中国家经常遭受雾霾等恶劣天气的侵袭,在这种极端天气情况下,高清摄像头会受到大气中固体小颗粒和小液滴的影响,拍摄的图像往往丢失主要信息,从而导致依赖于视觉的机器设备无法可靠的工作,影响航空海运的安全。各国的研究人员针对降质图像的增强技术进行了大量的研究,也取得了一定的研究成果。然而,高清摄像头拍摄的高分辨率图像的数据量较大,去雾处理过程耗时较长,现有图像去雾算法的运算速度无法满足其工业上的实际应用需求。因此,迫切需要一种面向高分辨率图像的快速去雾算法。为了实现高分辨率图像的实时去雾,本文在分析和研究暗通道先验去雾算法的基础上,提出了一种基于压缩采样的高分辨率图像去雾方法。该方法首先对原图像进行压缩并利用压缩图像计算暗通道图,然后在大规模浮点数运算之后将有损的透射率用最邻近插值放大到原来大小,最后根大气散射模型对雾图进行清晰化处理。为了验证本文方法的有效性和实用性,本文从不同分辨率、块大小、采样率情况下的去雾时间、去雾效果进行分析,并与已有去雾算法的实验结果进行了对比。实验结果表明,本文提出的高分辨图像去雾算法能够在保持较好的去雾效果的同时,有效地降低了去雾图像计算透射率图的时间复杂度,从而实现了高分辨率图像的实时去雾。针对因基于暗通道去雾算法而带来的“光晕效应”和天空失真的问题,本文提出了一种天空区域视觉感知优化的去雾算法。该方法首先利用暗通道对图像的天空区域进行粗分割,然后采用“迭代分割法”进行二次细分,最后对天空区域进行视觉感知优化处理。实验结果证明本文提出的天空区域视觉感知优化的去雾算法能够有效解决“光晕效应”和天空失真问题,恢复天空区域真实自然的色彩,取得了较好的去雾效果。最后,本文在上述关键算法研究的基础上,设计和开发了一个高分辨率图像去雾系统。该系统用于对输入图像使用本文去雾算法进行图像清晰化处理,明显提高了图像对比度和清晰度。该系统还整合了其他经典去雾算法,可以用多种去雾算法进行实验效果比较,包括图像质量、去雾处理时间等的对比,以验证本文去雾算法的有效性和实用性。