针对单幅图像中存在非正常曝光的问题，在去雾模型能够有效解决图像曝光校正问题的理论指导下，对去雾模型中的透射率进行改进，提出了一种基于反转融合框架的图像曝光校正方法。首先，对过度曝光的局部高亮光源进行雾度建模，采用改进去雾模型完成过度曝光校正任务；针对曝光不足校正问题，通过反转操作得到伪雾图像。然后联合去雾模型及视网膜大脑皮层（Retinex）理论和去雾方法间的对偶性得到曝光不足区域校正的结果图像。最后，借助多尺度图像融合技术生成新的金字塔权重图，利用拉普拉斯金字塔重建图像得到最终的校正结果。将所提方法与四种主流图像校正方法进行对比，结果表明，该方法能够有效解决单幅图像中的非正常曝光问题，并且最大限度减少图像失真、光晕伪影等因素的干扰。

为实现室外模糊红外图像对比度增强，提出一种基于去雾模型的红外图像增强方法。结合红外图像特点，对可见光去雾增强方法进行改进优化。采用三级高斯金字塔分解扩展实现图像快速均值滤波，获取透射率粗估计；通过图像统计信息自适应细化透射率，恢复出无雾图像；针对无雾图像整体亮度较暗现象，进一步采用背景抑制的分段对比度增强。实验结果表明：增强后图像细节信息突出，层次感丰富，人眼视觉效果良好。客观测评结果表明，该算法能有效增强红外图像对比度。嵌入式平台测试耗时28ms，可以实现实时红外图像增强处理。