雾天环境下，由于大气的散射作用，机场各类图像和视频监视设备的成像会出现不同程度的退化，场面目标成像不清晰，给空管运行指挥、飞机起降和机场管理带来严重影响。因此，研究雾天环境下机场场景的成像退化模型和增强方法，是提高机场环境的可视性、保障低能见度天气条件下机场运行安全的一项迫切任务。本课题以大气物理退化模型为基础，研究机场雾天环境下场景成像退化模型及增强方法，结合雾天图像的暗通道先验信息、场景自动分割及多尺度Retinex图像增强理论，实现单幅图像或连续视频的去雾和增强。本课题的重要创新点：提出一种复杂光照条件下的环境光估计方法，建立更为准确的大气环境光照模型；提出一种复合多尺度模型来获取更为准确的场景深度信息；提出一种基于局部统计信息的多尺度Retinex图像增强方法，解决退化图像增强过程中的色彩失真问题。本项目有望取得具有国际先进水平的学术和科研成果。
