1.一种基于Retinex的快速夜间雾天图像复原方法，其特征在于，对夜间雾天图像进行复原，该方法包括如下步骤：

1)对输入图像 利用引导滤波估计照度图像 和反射图像Ri；

2)对照度图像 进行自适应亮度增强得到增强后的图像 包括：

2.1)首先求 的三通道最大值图像f，公式为：f＝max{R,G,B}；然后采用最大类间方差法计算图像分割阈值，根据图像的灰度特性将最大值图像f分割为明、暗图像两部分；计算得到暗区域图像的灰度平均值m，公式为： 其中N表示暗区域图像像素总数，S表示暗区域图像，f(i,j)表示图像f在位置(i,j)处的像素灰度值；从而自适应计算得到参数p，公式为：

2.2)由所求亮度增强系数即参数p得到自适应Gamma校正参数ri，公式为

2.3)对照度图像进行自适应Gamma变换，实现亮度增强，具体实现公式为：

3)对亮度增强后的图像的亮度通道V，进行对比度增强得到复原图像。

2.如权利要求1所述的一种基于Retinex的快速夜间雾天图像复原方法，其特征在于，所述步骤1)包括：

1.1)计算引导滤波的系数矩阵： 其中：为R、G、B三通

道的输入图像,i∈{R,G,B}, 表示计算 和 的局部协方差， 表示计算 的局部方差，ε为预置的控制参数， 是对 进行均值滤波的结果，得到的a,b是与输入图像长宽相同的系数矩阵；

1.2)根据系数矩阵a,b计算引导滤波后的照度图像： 其中fm(a),fm(b)分别是对系数矩阵a,b进行均值滤波的结果，即为三通道对应的照度图像；

1.3)根据Retinex理论，将输入图像与照度图像相除，得到反射图像，公式为：

3.如权利要求1所述的一种基于Retinex的快速夜间雾天图像复原方法，其特征在于，所述步骤3)包括：(3.1)结合亮度增强后照度图像和反射图像，得到保持细节的图像 从而恢复图像的细节信息，公式为：(3.2)将亮度增强图像 由RGB空间转换成HSV空间，对亮度通道V使用CLAHE算法进行局部对比度增强，公式为：V1＝CLAHE(V,t0),其中，t0为预置的对比度增强程度调节参数；再将图像由HSV空间变换到RGB空间得到最终的复原图像。