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随着人们对图像质量的要求越来越高，在透视感强的自然环境中拍摄出霾、雾、烟的图像成为图像处理和计算机视觉研究中亟待解决的问题。这些因素对于自然图像的质量和分析造成了极大的影响。因此，该领域已经引起了越来越多的关注，并且细分为图像去雾研究。
图像去雾是一种针对已被雾、烟或霾等因素影响的图像进行处理，以使图片变得更加清晰的技术。图像去雾有许多种方法，其中基于物理原理的方法成为目前这一领域的主流。
物理原理去雾方法
传统的去雾算法一般基于物理原理，通过计算光线传播过程中的散射效应，来恢复真实场景信息。代表性算法包括基于暗通道先验和基于颜色一致性的去雾算法。基于暗通道先验的算法主要思路是，在图像中访问单个像素时，在颜色通道上进行操作，并查找强度最小的通道。该通道上的最小值就是想要的。这个过程被定义为暗通道先验。
暗通道先验方法最初用于实现单幅图像去雾，后来的多图像去雾方法（Multi Image Fog Removal）将暗通道先验方法扩展到了多幅图像之中。
基于颜色一致性的去雾算法则是在颜色一致性的基础上改变雾的密度，并在从颜色一致性得出的相应区域中应用去雾算法。
深度学习去雾方法
虽然传统的基于物理原理的去雾算法可以在某些情况下取得令人满意的成果，但它们不太适合处理真实世界中更加复杂的场景。随着深度学习的技术发展，越来越多的科学家开始利用深度学习技术解决去雾问题。
深度学习去雾方法通常基于深度神经网络（Deep Neural Networks， DNNs）来对输入图像进行处理。这样一来，深度学习去雾算法不再依赖于物理模型，而是直接收集数据，最终通过深度学习网络提取特征，实现图像去雾。这些算法通常包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNNs）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks， GANs）。
CNNs一般训练多层的网络结构，作为输入的图像经过一系列的特征处理后，最终输出去除雾的图像。GANs是一种生成式模型，由两部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成符合给定分布的样本，而判别器则在学习时以区分真实图像和生成的图像的方式对齐进行训练，以得到越来越强的分辨力。
深度学习去雾方法已经在实际应用中显示出了更好的效果。相比传统的基于物理原理的方法，深度学习去雾方法不再需要诸如交叉验证和调节多种参数的繁琐步骤，而且在处理复杂场景时具有更广泛的适用性。
我们可以应用这些方法，在各种不同的场景中去除雾、霾和显微图像等干扰，获得更清晰、更自然且更有用的图像信息。无论是基于物理原理的方法还是深度学习技术，都为图像去雾的研究提供了更多的研究方向和可能性。