视频去雾一直是图像处理领域一个备受关注的题目，其主要目的是将被大雾天气所影响的视频尽可能地还原成没有被大雾情况下的真实图像。相比于雾天下的视频，去雾后的视频还原了一部分被雾天所模糊的图像细节。它减少了雾天视频对实际生活和工作中对人们带来的影响，如交通出行，户外监测系统等。举例说，早年间由于视频去雾技术受限，许多户外监测系统在大雾天气下无法正常工作，影响到了人们的正常出行和生产，所以人们希望利用有效的方法将这些雾天影响下的视频尽可能真实地还原。
本文旨在探究一种不同于现有的最小化能量函数，基于拉普拉斯平滑项建立一个新的能量函数模型。对于待处理的视频帧序列，先生成每一帧的深度图，然后通过初试的深度图去分别计算对应的颜色一致性项，几何相关项，平滑项和拉普拉斯平滑项。其中，我们提出了新的颜色一致性项和几何相关项，它们考虑到大气散射效应的影响；同样，拉普拉斯平滑项可以更好地保存物体的细节，避免失真和模糊。最后，通过迭代化解能量函数最小方程，得到对应的立体重建后的去雾视频。本文最终展示的，是基于拉普拉斯平滑项的立体重建后的图像，与原待测试视频帧序列对比后所能达到的最好效果。
【关键词】 视频去雾；立体重建；拉普拉斯平滑；场景深度
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