对单幅雾天图像进行去噪的同时对其进行复原的计算机技术，对复杂天气对图像质量进行的影响进行了有效评估和分析，并对图像去噪技术和复原技术进行了具体描述，运用实际例子对本文提出的图像去噪和复原技术进行了论证实现。

本文提出了一种单幅雾天图像分割复原的方法,首先利用黑体原理估计粗糙的大气光传输图,然后使用拉普拉斯修补矩阵对分割之后的传输图进行修补,当场景目标和大气光很类似时,采用置信传播推断算法纠正传输图,经过修补和推断之后的传输图能够准确反映光线通过雾的传输过程,结合雾天图像光学模型,从雾的物理特性上去除雾对图像的影响.实验结果表明,本文提出的雾天图像分割复原算法能够有效恢复出清晰图像,并能获取相应雾天图像深度信息.

针对雾霾和沙尘天气下图像降质，提出一种光补偿色彩复原和逐像素透射率估计的单幅图像可见度复原算法。沙尘颗粒对蓝光吸收导致图像偏黄，利用光补偿方法可以消除偏色现象并转换为雾图。以最小颜色通道与其高斯函数的比值关系估计透射率，用中值滤波消除透射率纹理效应，恢复的透射率深度交替明显，边缘保持良好，不需要耗时的后处理操作，最后根据大气散射模型恢复图像。实验结果表明，沙尘天气处理效果较好，雾天图像恢复的图像饱和度适宜，明亮区域恢复得更为自然，运行时间较快。