一、物理模型的复杂性

雾的形成涉及光线在空气中的传播，涉及到大气散射、吸收和反射等复杂的物理过程。这些物理过程导致有雾图像中像素的亮度和颜色与真实场景之间的复杂映射关系，使得恢复清晰图像变得复杂。

二、雾的密度和分布

不同场景中的雾的密度和分布可能不同，有些场景可能只有轻微的雾霭，而有些场景可能有浓密的雾。图像去雾算法需要具备一定的适应性，能够处理不同密度和分布的雾。

三、雾和景物之间的混合

由于雾是景物和相机之间的中介物质，它会将景物和雾混合在一起形成有雾图像。图像去雾算法需要从中分离出真实的景物信息并去除雾的影响。

四、对比度问题

雾会导致图像中的对比度下降，细节丢失。在去雾过程中需要尽量保留图像的细节和对比度。

五、雾中的噪声

雾中可能存在一些噪声，如大气湍流引起的噪声，这些噪声可能会干扰图像去雾过程。

六、运算速度

有些图像去雾算法涉及大量的计算和优化，可能需要较长的时间来处理高分辨率的图像，这在实时应用或大规模图像处理任务中可能成为问题。

延伸阅读

什么是图像去雾

图像去雾是一种图像处理技术，旨在从有雾的图像中去除或减少雾的影响，使图像恢复更清晰、更真实的场景信息。在自然环境下，由于光线在空气中的传播，会导致在远处或含有湿气、尘埃等粒子的场景中产生雾霭。这些因素使得图像中的细节和对比度下降，影响了图像的质量和可视性。