可见光大气衰减模型
大气衰减
在可见光（0.40-0.76 m ）和近红外波段，辐射波 长总是远大于分子的线度，这一条件下的散射为
瑞利散射。瑞利散射光的强度与波长的四次方成 反比。
m 0.827 N A3 / 4
(2.2-5)
式中，m为瑞利散射系数（cm-l）；N为单位体积中 的分子数（cm-1）；A为分子的散射截面（cm2）；
[答]：对某些特定的波长，大气呈现出极 为强烈的吸收。光波几乎无法通过。而对于 另外一些波长的光波，几乎不吸收，根据大 气的这种选择吸收特性，一般把近红外区分 成八个区段，将透过率较高的波段称为大气 窗口。
光谱位于大气窗口内的光辐射的大气衰 减因素主要有：大气分子的吸收，大气分子 散射 ，大气气溶胶的衰减 。
层流运动：流体质点做有规则的稳定流动，在一个薄 层的流速和流向均为定值，层与层之间在运动过程中 不发生混合。
湍流运动：无规则的漩涡 流动，质点的运动轨迹很 复杂，既有横向运动，也 有纵向运动，空间每一点 的运动速度围绕某一平均 值随机起伏。
l0
图-4
在气体或液体的某一容积内，惯性力与此容积边界 上所受的粘滞力之比超过某一临界值时，液体或气 体的有规则的层流运动就会失去其稳定性而过渡到 不规则的湍流运动，这一比值就是表示流体运动状 态特征的雷诺数Re：
为光波长（cm）。
由于分子散射波长的四次方成反比。波 长越长，散射越弱；波长越短，散射越强烈。 故可见光比红外光散射强烈，蓝光又比红光 散射强烈。在晴朗天空，其他微粒很少，因 此瑞利散射是主要的，又因为蓝光散射最强 烈，故明朗的天空呈现蓝色。
3、大气气溶胶的衰减
大气气溶胶的概念：大气中有大量的粒度在 0.03 m到2000 m之间的固态和液态微粒，它们大致 是尘埃、烟粒、微水滴、盐粒以及有机微生物等。 由于这些微粒在大气中的悬浮呈胶溶状态，所以 通常又称为大气气溶胶。
大气散射模型原理
大气散射模型原理
大气散射模型是用来描述自然景物表面反射光线在大气中逐渐衰减的数学模型。
其原理可以简述为：当光线通过大气时，会被大气中的分子和颗粒物所散射。
这些散射事件会使得光线逐渐衰减、扩散和变色，最终到达人眼的光线成为不同颜色、亮度和方向的杂散光，使得物体在视觉上看起来更加模糊和暗淡。
在大气散射模型中，一般将大气分为多个不同的层，每一层具有不同的光学参数，如散射系数、吸收系数、逐渐变化的折射率等。
这些参数决定了光线在大气中的传播和衰减方式，从而影响景物的视觉品质。
通过对这些参数的建模和计算，可以得到不同大气条件下光线传播的特性，以及不同特定条件下景物的表面颜色、亮度和对比度等视觉特征，为计算机图形学和计算机视觉领域提供了重要的理论基础。
光在大气中的传播
从表不难看出，对某些特定的波长，大气呈现出极为 强烈的吸收，光波几乎无法通过。根据大气的这种选择 吸收特性，一般把近红外区分成八个区段，将透过率较 高的波段称为“大气窗口”。在这些窗口之内，大气分 子呈现弱吸收。目前常用的激光波长都处于这些窗口之 内。
二. 大气衰减
激光辐射在大气中传播时：
部分光辐射能量被吸收而转变为其他形式的能量
如热能等
部分能量被散射而偏离原来的传向
如辐射能量空间 重新分配
吸收和散射的总效果使传输光辐射 强度的衰减。
设强度为I的单色光辐射，通过厚度为dl的大 气薄层。不考虑非线性效应，光强衰减量dI正比 与I及dl，
即dI/I=(I-I)/I=dl 积分后得大气透过率：
1、 大气闪烁
光束强度在时间和空间上随机起伏，光强忽大忽 小，即所谓光束强度闪烁。
大气闪烁的幅度特性由接收平面上某点光强I的 对数强度方差来表征
I2 [ln(I / I 0 )]2 4[ln(A/ A0 )]2 4 2
2 2 式中， 可通过理论计算求得，而 I 则可由
实际测量得到。
对大气衰减的研究可归结为对上述四个基 本衰减参数的研究。 ⑴ 大气分子的吸收
大气分子在光波电场的作用下产生极化，并 以入射光的频率作受迫振动。所以为了克服大气 分子内部阻力要消耗能量，表现为大气分子的吸 收。 分子的固有吸收频率由分子内部的运动形态 决定。
吸收 分子 H2 O CO2 O2
主要吸收谱线中心波长(m)
大气散射模型
入射光衰减模型：描述了光从场景点到观测点之间的削弱衰减过程。
大气散射模型大气光成像模型：描述了周围环境中的各种光由于大气粒子的散射作用,对观测点所接收到的光强的影响。
表现：室外视觉系统所捕获的场景图像其对比度、颜色和分辨率等特征衰减明显。
原因：光线在从场景点到接收点的传播过程中,遇到悬浮于大气中粒径较大的气溶胶粒子,与之发生,从而使光能的亮度、颜色等特性发生改变。
其中散射是可见光波段导致雾天图像降质的主要因素,而吸收和福射作用所造成的影响则相对较小。
瑞利散射(Rayleigh)（分子散射）：粒子尺度远小于入射波长的散射现象。
散射米氏(Mie)散射：粒子尺度与波长可比拟。
瑞利散射：使天空呈现蓝色,纯净的水面由于反射天空的光线,也呈现蓝色。
散射体中往往包含很多散射粒子,因此每个粒子的散射光都可能会被其他粒子再散射。
根据入射光在传播过程中被大气粒子散射后是否再次发生散射,可以将散射分为单散射现象和多散射现象。
雾天散射：一方面部分物体表面的反射光因散射而损失,使得到达观测点的光强降低,并随着传播距离的增大而呈指数衰减;另一方面,大气粒子的散射作用还来自附加在目标图像上的大气光,以使大气表现出光源的特性,且环境光的强度随着传播距离的增大而逐渐增加。
以上两方面的作用导致雾天捕获图像的对比度、颜色等特征衰减明显。
入射光衰减模型：大气散射引起观测点接收到的场景点福射光强随景深的增而呈指数衰减。
大气光成像模型：由于光路上粒径较大的大气微粒对周围环境中的入射光具有反射作用,因此会有部分光沿着观测路线射向观测点,这部分光照可以看作是由大气产生的光源,称为大气光。
大气光的主要来源为直射的阳光、散射的天空光以及由地面反射的光等。
可见光大气衰减模型
可见光大气衰减模型1. 引言可见光大气衰减模型是用于描述可见光在大气中传播过程中的衰减情况的数学模型。
在可见光通信、遥感、图像处理等领域中，了解和研究大气衰减对于信号传输和图像质量具有重要意义。
本文将介绍可见光大气衰减模型的原理、应用以及相关研究进展。
2. 可见光大气衰减原理2.1 大气成分对可见光的影响大气主要由氮气、氧气、水蒸汽和其他杂质组成。
这些成分对于不同波长的可见光的吸收和散射特性存在差异，从而导致可见光在大气中传播时发生衰减。
2.2 大气散射模型大气中的微粒会散射入射的可见光，产生散射现象。
根据散射粒子相对于入射波长大小的比较，可以将散射分为Rayleigh散射、米式散射和非选择性散射三种情况。
•Rayleigh散射主要由大气中的氮气和氧气引起，其衰减与波长的四次方成反比。
在可见光范围内，蓝色光的波长较短，受到Rayleigh散射的影响更大。
•米式散射主要由大气中的水蒸汽引起，其衰减与波长的三次方成反比。
在可见光范围内，绿色光的波长较适中，受到米式散射的影响更大。
•非选择性散射是由非常小的粒子引起的，其衰减与波长无关。
2.3 大气吸收模型除了散射外，大气中的水蒸汽和其他杂质还会吸收入射可见光。
吸收系数随着波长增加而增加，在红外、紫外等波段吸收更强烈。
3. 可见光大气衰减模型表达式综合考虑大气中的散射和吸收现象，可以得到可见光在大气中传播时的衰减模型表达式：I=I0⋅e−τ其中，I0为入射光强度，I为出射光强度，τ为大气光学厚度。
大气光学厚度与散射系数和吸收系数有关。
4. 可见光大气衰减模型的应用4.1 可见光通信系统设计可见光通信系统是一种利用可见光进行无线通信的技术。
了解大气衰减模型可以帮助设计和优化可见光通信系统的传输距离、传输速率等参数，提高系统性能。
4.2 遥感数据处理遥感技术利用航空器或卫星获取地球表面的图像和数据，对于农业、环境监测、城市规划等领域具有重要应用。
在遥感数据处理中考虑大气衰减模型可以提高图像质量，准确反映地表特征。
大气衰减计算公式
大气衰减计算公式大气衰减是指电磁波在穿过大气时由于散射、吸收和折射等作用而逐渐减弱的现象。
大气衰减对于电磁波的传输和通信具有重要意义，因此根据大气的特性进行准确的衰减计算非常重要。
在大气衰减的计算中，最常用的公式是对数正态模型 (Log-normal Path Loss Model)。
该模型假设大气衰减服从对数正态分布，可以用来估计天线间的路径损耗。
对数正态模型的公式如下：PL = PL0 + 10n × log10(d/d0) + Xσ其中，PL表示路径损耗 (Path Loss)，单位为dB；PL0是参考距离下的路径损耗，单位为dB；n是路径损耗衰减指数，通常取为2；d是实际距离，单位为米；d0是参考距离，可以是1米或其他合适的值；X是服从正态分布的随机变量，它表示大气衰减的随机性；σ是衰减值的标准偏差，单位为dB。
在该公式中，PL0表示实际距离为参考距离时的路径损耗，一般需要通过实测来获取。
n表示电磁波的传播损耗随距离呈二次函数下降的速度，通常取值为2、d和d0表示实际距离和参考距离之间的比值，可以根据实际情况选择适当的参考距离。
X是服从正态分布的随机变量，用来考虑大气衰减的随机性。
σ表示衰减值的标准偏差，表示路径损耗的波动范围。
在实际应用中，可以根据具体的情况对公式进行适当的修改和调整。
例如，可以考虑地形和建筑物对衰减的影响，加入适当的修正项。
此外，在不同的频段和天气条件下，大气衰减的特性也会有所不同，因此需要根据具体的应用场景进行不同的参数选择和调整。
除了对数正态模型之外，还有其他的大气衰减计算公式。
例如，在微波传输中，可以使用ITU-R P.530-17推荐的模型。
在无线通信中，可以使用Okumura-Hata模型等。
这些模型根据具体的应用场景和实际情况，考虑了不同的因素和影响，提供了更加准确的衰减计算。
总之，大气衰减的计算公式可以根据具体的应用场景和需求进行选择和调整。
在实际应用中，需要根据实测数据和经验进行参数的确定，并考虑影响因素的修正。
大气散射模型
大气散射模型
大气散射模型是指用于描述光线在大气中传播时受到散射以及
吸收等影响的数学模型。
在遥感、计算机图形学、摄影等领域，大
气散射模型被广泛应用。
大气散射模型分为分子散射模型和颗粒散射模型两种，分子散
射模型适用于低海拔地区，而颗粒散射模型适用于高海拔地区和有
大气污染的城市等恶劣环境。
常见的大气散射模型有以下几种：
1. Rayleigh散射模型：用于描述高层大气中气体分子的散射
作用，特别适用于可见光和近红外光区域的散射模型。
2. Mie散射模型：用于描述大气中颗粒的散射作用，包括云、烟、雾、雨等。
Mie散射模型适用于波长较长的光线，如红外光。
3. Henyey-Greenstein散射模型：用于描述大气中散射物的非
均匀性。
因为大气中的散射物往往不是完全随机分布的，这个模型
能更好地描述大气中光线的传播情况和反射率。
大气散射模型可用于对空气质量、天空颜色、摄影曝光、遥感
图像处理等问题进行有效的建模和仿真。
大气散射模型
基于大气散射模型的实时视频去雾方法研究摘要：近年来，我国空气质量大幅下降，导致雾霾天气日渐频繁。
在雾霾天气情况下，大气中存在着很多混浊介质（如，颗粒、水滴等），户外场景的视频图像出现了退化和降质，表现为清晰度和对比度低、色彩失真、细节特征模糊不清等特点。
视频图像的降质退化使得户外视觉系统不能正常发挥效用，降低了工作效率及其可靠性。
例如，在雾霾天气情况下，能见度降低，航拍视频中目标不可见，且色彩及对比度等特征严重衰减，无法满足航拍工作系统的灾害监测预警等后续要求。
因而，在计算机视觉这一领域内，有雾视频的清晰化是一个重要的问题。
本文对雾天视频图像的退化和降质进行了详细的分析，阐述了雾天视频图像降质的原因，研究了国内外研究人员在视频图像去雾方面的成果，分析了各研究人员去雾方法的理论基础和核心技术，在此基础上，详细研究了基于大气散射模型的暗通道先验去雾方法，并且进行改进和完善，作出创新。
本文建立基于大气散射原理的视频图像去雾模型，以暗通道先验去雾方法为基础，用导向滤波进行改进，采用VS2013和Opencv编写去雾算法程序，实现单幅图像去雾，然后进行CUDA加速，使对常用的1920×1080大小的视频图像进行去雾处理的运算速率达到每秒15帧以上，实现实时视频去雾。
最后，将本文的去雾算法与其他算法进行比较，对比不同去雾方法得到的恢复图的效果，以及不同方法的利弊，完善细节，将该算法应用于实际待去雾的视频中。
关键词：图像降质；图像去雾；暗通道先验；大气散射模型第1章绪论1.1 课题研究背景和意义一般情况下，获得清晰的视频图像是户外视觉系统正常工作和发挥效用的前提，因此，它对于天气情况非常敏感。
然而，近年来，我国空气质量大幅下降，多地频繁出现雾霾天气。
雾天条件下，户外场景的视频图像受到严重影响，这是由于大气中存在着许多混浊介质，包括颗粒、水滴等，这些介质会吸收和散射部分可见光，使成像设备接收到的光的强度产生衰减，这导致获取的视频图像产生退化和降质。
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可见光大气衰减模型
一、概述
可见光大气衰减模型是指用数学公式来描述大气对可见光的衰减程度。
这个模型可以用于计算大气折射、大气散射、大气吸收等现象，从而
帮助我们更好地理解和研究地球的大气环境。
二、大气散射
1. 瑞利散射
瑞利散射是指空气分子对可见光的散射现象。
它是由于空气分子的大
小比可见光波长小很多，因此可以看作是一个点源。
根据瑞利散射公式，散射角度越小，散射强度就越强。
2. 米氏散射
米氏散射是指空气中的颗粒对可见光的散射现象。
这些颗粒包括水滴、灰尘等微小物质。
根据米氏散射公式，颗粒大小越大，散射角度就越小。
三、大气吸收
1. 水汽吸收
水汽是一种重要的吸收因素，在太阳辐照下会吸收很多可见光波长范
围内的能量。
根据水汽吸收公式，水汽的浓度越高，吸收强度就越大。
2. 氧气吸收
氧气也是一种重要的吸收因素，它会吸收可见光波长范围内的一部分
能量。
根据氧气吸收公式，氧气浓度越高，吸收强度就越大。
四、大气折射
1. 斯涅尔定律
斯涅尔定律是指当光线从一个介质进入另一个介质时，它会发生折射
现象。
根据斯涅尔定律公式，入射角和折射角之间的关系可以用来计
算光线在大气中的路径。
2. 瑞利-索姆菲尔德散射理论
瑞利-索姆菲尔德散射理论是一种用于描述大气中光线传播特性的模型。
它考虑了空气分子和颗粒对可见光波长范围内的散射和吸收作用，并且可以用来计算大气折射率。
五、总结
可见光大气衰减模型是一个非常复杂而又重要的研究领域。
它涉及到光学、气象、大气物理等多个学科，需要建立起一个完整的数学模型来描述大气对可见光的影响。
通过深入研究和探索，我们可以更好地理解地球的大气环境，为环境保护和气象预报提供有力支持。