图像去雾技术，让画面变清晰

　　光学透雾摄像机，通过图像去雾技术让设备在雾霾天下也能实现良好的监控效果，设备本身也加强了在雾霾天使用的材料性能。采用数字图像处理技术对图像进行处理的方法有很多种，归结起来，仍然是传统的两类：一类图像增强，另一类是图像复原。图像增强方法是从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，按照特定需要突出图像中的某些信息，削弱或去除某些不需要的信息来完成的；图像复原是从基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原。在复原过程中，一般先利用各种先验知识估计模型中的参数，最后求解方程从而计算出清晰的图像。两种方法相较，基于复原去雾算法从原理上实现去雾，对雾的估计更准确，能够真实地还原雾前的清晰图像，针对性强，得到的去雾效果自然，一般不会有信息的损失。

　　暗原色去雾方法改进

　　在完善透射率的过程中，用软抠图的方法，旨在在暗原色图像远近景交界边缘处，采用最大值滤波对被低估的暗像素值进行修复。但计算过程中软抠图计算开销大，时间复杂度高，求解线性系统过程中速度慢，计算效率成为限制该方法实用化的最大障碍。

　　如若选取保持图像边缘的指导滤波器，通过图像指导滤波来近似模拟这一侵蚀过程，不仅可以取得相似结果，同时也减少了运行时间。与经典的双边滤波相比，指导滤波是一种显式滤波，不仅具有线性的时间复杂度，对图像边缘的保持效果更加出色，还可以实现图像边缘的平滑、细节增强以及图像融合去噪等功能。

　　最后，交通对雾霾天影响。造成雾霾天气的原因有很多，其中交通出行产生的废气污染其实也是造成雾霾的重要原因。这优点像是“自食其果”感觉，因为汽车尾气的增加造成雾霾加剧，而雾霾又再次让交通出行陷入困境。为此，我国不少城市都采取了限牌、限行、限购等多项措施。其实，在智能交通时代，绿色节能的出行方式是改变这一状况的最佳办法。

　　如，自动驾驶汽车。汽车可以在闲置的时候并入公众交通网。也就是，让你自己的小轿车，在接送完你和你的孩子之后，继续跑在公路上替你接客人赚钱——换个角度看，其实是你租用了一辆出租车，每天定时来接送你和你的孩子。

　　其实在我们把无人驾驶的私家车并到城市交通网络之前，公共交通一直在承担着这样的角色。但是公共交通的发展，是在私人轿车的道路之外另外起了一个系统。这两个系统一定程度上是互斥的，比如说你用私家车出行，那就不会选择公共交通。所以大力发展公共交通的最后，也一定要呼吁和号召群众来多多乘坐公共交通。坐的人越多，这个系统就越有意义。

　　我们可以看到一直在宣传公交是一种“绿色出行”的方式。实际上。由于多种多样的原因，公交尾气排放不见得一定会少很多。具体到单辆公交车和单辆小轿车比较，公交车使用年限长，造价低，维护不善，都造成很多公交车背后冒黑烟。几年前的一轮换车普及了天然气公交车，但旧车没到报废年限的并未退役，而是作为支线或公交机动。就算这样，也依然是运力不足，出行高峰时段依然要全数上阵。

　　如果公交车上是一个座位上坐一个人，没有人站着这样的状况，某些车型所产生的人均碳排放都要高于乘坐一般小轿车。只有现在这种人挤成沙丁鱼罐头的情况下，才能算出在人均碳排放量上的相对低值。