Tarel，Fast Visibility Restoration from a Single Color or Gray Level Image
去霧的基本原理： 由於大氣中懸浮顆粒的存在，場景光線到達傳感器之前總是有壹部分被散射折射掉，從而導致獲取的圖像質量退化，使得場景中目標的能見度變弱。去霧能提高對比度。基本原理是：塵霧圖像可看做兩部分構成：壹是場景輻射，二是塵霧。只要正確估計出塵霧濃度圖，然後從原圖像中減去它，就可以得到無霧圖。基本方法是基於中值濾波估計塵霧濃度（大氣光幕，大氣耗散函數），利用大氣散射模型恢復無霧圖。
缺點：1.這種算法不能適用與所有的模糊圖像。（評價來源CAP,A Fast Single Image Haze Removal Algorithm Using Color Attenuation Prior）2.中值濾波不能很好的去除強邊緣附近的霧，而雙邊濾波可以。
2012年ICPR有篇Tarel算法的用雙邊濾波代替中值濾波的改進版本。
目標：圖像的對比度。
算法的主要優點：是速度快，復雜度僅是圖像像素個數的線性函數。這壹速度使能見度恢復首次應用於實時處理應用程序，如標誌，車道標記和障礙物檢測從車內攝像頭。另壹個優點是可以同時處理彩色圖像和灰度圖像，因為霧的存在和低飽和度物體之間的模糊性是通過假設只有小的物體才能有低飽和度的顏色來解決的。
適用對象：灰色或彩色圖片。
內容分析：假設小的物體才是白色，則可以分辨霧和白色物體。低飽和度就是白色的意思。
算法：
1.白平衡
白平衡就是在圖像處理過程中，對原本材質為白色的物體的圖像進行色彩還原，通過去除外部光源色溫的影響，使其在最終照片上的圖像也呈現為原來壹致的白色。
其次，我們要明白本文中白平衡的目的是什麽，本文中對輸入圖像進行白平衡操作的目的是還原霧本來的顏色，對於在特定光源下拍攝時出現的偏色現象，通過加強對應的補色來進行補償。進行白平衡後，霧的顏色就是純白色，如果輸入圖像的像素值範圍為[0, 1]，那麽進行白平衡後，大氣光A的值就為(1, 1, 1)。
全局白平衡：
S1:求原始圖像I的RGB三通道的最小值賦值給W；
S2:求W中灰度值後99%大的最大值，並賦值給ival；
S3:找出W中比ival還大的像素的位置[rind, cind]；
S4:把原始圖像中位置為[rind, cind]的像素賦值給sel；
S5:把sel的各個通道的平均值賦值給white，white為3*1的灰度值；
S6:把white除以white的最大值作為白平衡系數f，f為3*1的灰度值；
S7:讓原始圖像的每個像素除以對應的通道的白平衡系數f，這樣就得到白平衡後的圖像。
局部白平衡：
S1:對原始圖像orig進行局部均值濾波，並賦值給fo；
S2:求fo每個像素點的RGB三通道的平均值，並賦值給nbfo，nbfo為壹個3*1灰度值；
S3:把fo除以nbfo，然後把得到的結果的balance次方賦值給fo;
S4:求fo每個像素點的RGB三通道的平均值，並賦值給nbfo，把fo除以nbfo，賦值給fo;
S5:讓原始圖像orig除以fo，並把得到的結果賦值給orig。
通過白平衡操作後，我們可以得到：把orig的三通道的最小值賦值給W；把orig三通道的平均值賦值給nbo。他們都是單通道灰度值圖像。
2.大氣遮罩推斷
假設大氣光Is是已知的，那麽V(x,y)只與景深有關，也就是說在相同的景深下Atmospheric Veil 是相同的，而隨著景深的增加，Atmospheric Veil 對圖像的影響增加。首先用圖像中最小亮度值對Atmospheric Veil 做粗略的估計。可以得到，該公式的物理意義是W(x,y)是圖像中每個像素在所有通道的最小值。
W(x, y) = min(I(x, y))
求Atmospheric Veil的兩個約束條件：（V只跟景深有關系）
1 V>=0，該條件的物理意義是所有的像素點肯定都會受到大氣光的影響；
2 V<=W; 該條件的物理意義是所有的像素點肯定都會受到大氣光的影響，像素點的亮度值是包含兩部分的，除了大氣光之外還有景物本身反射的光（其中W為原始圖像I的三個通道的最小值）。
由於在近似的景深部分，V(x,y)的值是近似相等的，所以對粗略得到的W(x,y)應該進行平滑，但是在景深變化較大的部分V(x,y)的值是會出現劇烈變化的，所以要盡量保留邊緣。
中值濾波對W進行濾波：
(1) A(x, y) = median(W(x, y));
濾波後的圖像會存在壹些紋理信息，而這些紋理是不屬於霧的，所以要過濾掉這些紋理信息：
(2) B(x, y) = A(x, y) – median(abs(W(x, y)-A(x,y)));
最後，要保證細化後的V的範圍大於等於0，小於等於W：
(3) V = max(min(p*B(x, y), W(x, y)), 0);
公式中的sv是中值濾波器的尺寸大小，p是考慮天空光比例的大小壹般的取值是在0.9~0.95之間。現實中，空氣中總會不可避免地包含壹些雜質分子．如果徹底地移除霧的存在，圖像會看起來不真實，並且深度感會丟失．所以可以通過引進1個常數p，有針對性地保留壹部分覆蓋
遙遠景物的霧。
3.圖像能見度復原
S1:factor為1/(1-V)
S2:把原始圖像(orig-V)*factor賦值給R；
S3:當為全局白平衡時，R*white賦值給R；當為局部白平衡時，R*fo賦值給R；
S4:把R的三通道的平均值賦值給nbr。
4.適應對比度放大的平滑處理
局部中值濾波
每個像素所進行的局部中值濾波的窗口大小是不壹樣的，其大小為step3中factor的大小取整，並保證其大小範圍為[1, smax]，smax為自己指定的最大濾波窗口。
5.專用的色調映射
去霧後圖像亮度調整