1樓：千真萬色
在霧、霾之類的惡劣天氣下，採集的影象質量會由於大氣散射而嚴重降低, 使影象顏色偏灰白色, 對比度降低, 物體特徵難以辨認。所以 需要影象去霧技術來增強或修復, 以改善視覺效果。目前影象去霧方法主要可以分為兩大類:
（1）基於影象處理的增強方法。這種方法通過對霧天影象進行增強, 改善影象質量。其優點是可以利用已有的成熟影象處理演算法進行針對性運用, 增強影象的對比度, 突出影象中景物的特徵和有價值的資訊；缺點是可能會造成影象部分資訊的損失, 使影象失真。
（2）基於物理模型的復原方法。這種方法通過研究大氣懸浮顆粒對光的散射作用, 建立大氣散射模型，瞭解影象退化的物理機理, 並復原出未降質前的影象。
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3樓：匿名使用者
所謂粒子濾波就是指:通過尋找一組在狀態空間中傳播的隨機樣本來近似的表示概率密度函式，用樣本均值代替積分運算，進而獲得系統狀態的最小方差估計的過程，這些樣本被形象的稱為"粒子"，故而叫粒子濾波。
粒子濾波介紹
與卡爾曼濾波(kalman filter)相比較
粒子濾波(pf: particle filter)的思想基於蒙特卡洛方法(monte carlo methods)，它是利用粒子集來表示概率，可以用在任何形式的狀態空間模型上。其核心思想是通過從後驗概率中抽取的隨機狀態粒子來表達其分佈，是一種順序重要性取樣法(sequential importance sampling)。
簡單來說，粒子濾波法是指通過尋找一組在狀態空間傳播的隨機樣本對概率密度函式進行近似，以樣本均值代替積分運算，從而獲得狀態最小方差分佈的過程。這裡的樣本即指粒子,當樣本數量n→∝時可以逼近任何形式的概率密度分佈。
儘管演算法中的概率分佈只是真實分佈的一種近似，但由於非引數化的特點，它擺脫瞭解決非線性濾波問題時隨機量必須滿足高斯分佈的制約，能表達比高斯模型更廣泛的分佈，也對變數引數的非線性特性有更強的建模能力。因此，粒子濾波能夠比較精確地表達基於觀測量和控制量的後驗概率分佈，可以用於解決slam問題。
粒子濾波的應用
粒子濾波的缺點
雖然粒子濾波演算法可以作為解決slam問題的有效手段，但是該演算法仍然存在著一些問題。其中最主要的問題是需要用大量的樣本數量才能很好地近似系統的後驗概率密度。機器人面臨的環境越複雜，描述後驗概率分佈所需要的樣本數量就越多，演算法的複雜度就越高。
因此，能夠有效地減少樣本數量的自適應取樣策略是該演算法的重點。另外，重取樣階段會造成樣本有效性和多樣性的損失，導致樣本貧化現象。如何保持粒子的有效性和多樣性，克服樣本貧化，也是該演算法研究重點。
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