1.一种基于多散射理论的图像复原方法，所述方法包括以下步骤：

A.大气点扩散函数(APSF)的计算

图像去雾的大气散射模型如公式(1)所示：

I(X)＝J(X)t(X)+A(1‑t(X))        (1)其中I(X)为拍摄到的降质图像，J(X)为复原图，A为大气光，t(X)为透射率；该模型对白天图像去雾有不错的效果，但对夜间图像去雾复原效果很差，这是由于该模型没有考虑成像视野中各发光物体的多散射产生的相互影响，大气中颗粒越多，该影响会越严重，会导致各光源在成像平面上的光线相互叠加，从而在图像上形成光晕；因此我们提出了一个新的点光源多散射模型，利用大气点扩散函数(APSF)来模拟多散射，再通过抑制多散射来恢复图像的细节，从而提高图像质量；

首先利用广义高斯分布来逼近APSF：

其中k是系数，这里我们设置为1，q是散射参数，代表不同天气情况下空气对光的散射效果，空气可见度越差，q值越小；T是光学厚度，光学厚度不同，光的扩散效果也不同，在同一幅图像中q值是不变的；图像中每个像素点的光学厚度T与场景距离有关，由于每个点的场景距离并不相同，因此APSF卷积模板也是随着T的变化而变化，即图中每个像素点都有与之相对应的APSF模板；T的计算可以根据公式(3)来估计得出，为了提高运算效率，我们实际只计算了T＝1，2和4时对应的APSF模板；

t(X)即公式(1)中的透射率，由于这里只需要近似出三个T(X)值，所以根据暗通道先验算法，粗略估计出t(X)的值即可，并不需要计算出精准的透射率；

B.模拟多散射

我们把降质图I表示为物体本身反射的光I0与其多散射Im影响相加的结果，如公式(4)，并用公式(5)描述多散射Im：I＝I0+Im         (4)

其中，T(φ)表示光学厚度，APSFT(φ)表示不同光学厚度下的大气点扩散函数模板，每个点的多散射效果Im(x，y)就是I0在Ω邻域内所有点对应的APSFT(φ)之和，这里Ω设为25*25，不包括I0(x，y)本身，由于此时APSF模板较大，按照公式(3)计算后的值会超过图像显示的最大值255，所以我们设置一个系数λ：取值0.02～0.06来作为限制；

C.获得细节图像

由于物体本身反射的光形成的图像I0，即清晰图I0未知，所以我们用降质图I来代替I0以近似估计Im，如公式(6)：是根据I得到的多散射图的估计值；

由于 是根据I估计得到的，所以并不能得到清晰的图像I0，但用式(7)得到的图像I′含有许多边缘和细节信息：D.复原图像

根据光的线性叠加性，点光源因多散射产生的光晕可以看成是相互叠加的结果，即可以通过(8)计算得到：I＝I0*APSF        (8)

其中，I0表示物体本身反射出的光；每个点光源与APSF模板卷积后，得到对应的点扩散结果，各个点扩散结果相互叠加得到最终的成像结果I，这一过程可以表示为卷积的形式；

然后我们通过公式(9)对I使用25*25大小的APSF模板进行反卷积后，就可以获得消除多散射的粗估计值 加上细节信息I′，就得到细节增强后的图像J，如公式(10)。