在图像处理领域，常见的图像处理一般都是白光相机，实际红外相机也是常见的一种相机，它可以用来对发热的东西进行成像，也可以作为白光相机夜晚不可见的一种辅助手段，为白光相机赋能夜视能力。
红外相机的成像原理在于辐射红外光，除了人体，活物会辐射外，发热的物体也会辐射。当目标物体与背景温差较小时，红外相机可能无法清晰分辨细节，导致图像模糊，另外空气中的水蒸气、灰尘、烟雾或气溶胶会散射红外辐射（尤其是长波红外，8-14μm），导致图像对比度降低，类似可见光中的“雾霾”效果。
为了消除红外中的"雾霾"，提高图像的清晰度，我们就得对图像做一些和白光中雾霾中类似的处理，消除雾霾，提高对比度，让整个的图像看起来更加清爽，而去雾的算法很多，简单的直方图均衡，复杂一点的CLAHE，以及大名鼎鼎的暗通道，还有各种各样别的算法，这里狼哥就不一一详述了，有兴趣的可以去deepseek看看各自的优缺点。
狼哥最近处于项目需求，整了一个这方面的算法，在一定程度上提升了图像的清晰度，具体的的一些测试图像效果如下：
以上几张图像通过工具分析对比可以看到，处理后的图像清晰度有不同程度的提升，比如最后一张图像的天空中的烟雾，清晰度提高将近536%，雾霾被去掉，烟囱中的雾气得以保留。
