雾是影响图像和视频质量和清晰度的一个重要原因。从图像和视频中去雾一直以来是一个困难的问题，此前的方法往往需要同一场景的多幅图像进行去雾。本项目提出了一种基于暗通道先验的单幅图像或单通道视频的去雾技术。暗通道先验指，室外没有雾的清晰图像，其暗通道图象像素值多数接近于零，而对于有雾的图像，其暗通道图象像素值多数数值较大。基于这一先验，我们可以估计雾的厚度并恢复高质量的图像。这一技术还可以恢复图像的深度信息。该项目的相关论文获计算机视觉顶级国际会议CVPR 2009年最佳论文奖。我们对该项技术进行加速,使得其处理图像的速度较以往有显著提高,使该项技术具有更强的实用性和可推广性.
