针对大多数去雾算法对含有大面积天空区域的图像去雾效果不佳的问题，提出一种改进的暗通道先验去雾方法。首先，根据图像梯度信息分割出天空区域，在天空区域分割的基础上，结合大气光参考像素的高亮度和平滑性设定判别公式，合理地估计大气光值。其次，根据暗通道值的不同，采用分段线性函数对可调参数进行动态修正，解决过度去雾造成的局部阴影。然后，将亮通道模型和改进的暗通道先验模型估计的透射率进行融合，并采用导向滤波进行边缘优化。最后，结合大气散射模型，通过亮度补偿和对比度拉伸得到去雾图像。实验结果表明，改进方法能够有效地改善图像失真，增强图像的对比度和细节，尤其在保持天空区域的视觉真实性方面具有优势。

针对MATLAB标定工具箱的标定精度与所拍图像数量成正比的问题，即拍摄照片数量越多标定精度越高，提出了一种基于粒子群算法的摄像机内参数优化方法，从而达到拍摄少量图片也可以有较好精度的效果。首先摄像机从不同角度拍摄4张和20张标定板图片，利用MATLAB标定工具箱分别求取它们的内参数。然后根据标定点的实际坐标和反投影坐标建立目标函数，再由粒子群算法对标定箱求取的内参数进行优化。实验结果对比表明：与MATLAB标定工具箱相比，此方法能够在一定程度上提高少量标定板图片的标定精度。