随着科技的不断进步、科技不断革新，图像信号在复杂环境下传输，如:水介质、雾霾介质等。在这些特殊介质的作用下恢复出原始图像信号变得越来越重要，其重要性涉及应用工程领域，甚至国防领域。图像信号在这些特殊介质传播时，随着观测目标距离的增加，图像能见度下降，噪声翻倍增加。先前多数图像场景恢复方法均是设定具有统一的自然光照度，虽然这些方法适用于一般自然光照下的水介质和雾介质，然而无法扩展到黑暗的水下环境，这种环境下图像信号由于各种因素急剧衰减，图像能见度极差。　　 论文首先以雾霾介质、水介质为典型，解析了这两种特殊介质中图像形成的原理，噪声干扰等。雾霾分子颗粒会对自然光照产生散射和吸收，然而散射包括前向散射和后向散射两种光学理论，雾霾等大气分子的吸收作用是图像信号衰减的主要因素之一。在水介质中，尤其是无自然光照的深水环境后向散射作用占散射作用主导，水体中悬浮颗粒对光能量的吸收作用远强于大气颗粒，这也就是人工照明在水下可视距离有限的主要因素之一。散射和吸收是水介质与雾霾介质所有具有的光学共性。其次，以雾霾为主要出发点，引入了常规偏置极化算法模型和改进型偏置极化算法模型，后者派生于前者，除具备前者的特性外，且较适用于水介质。偏置极化模型的优势是避免了冗长繁琐的光学理论讨论，在光学物理的基础上采用同一观测位置不同偏置极化角度采集图像信息进行算法模型演化，去除介质的散射作用，补偿介质的吸收作用的。针对偏置极化模型图像边缘模糊，且易受噪声干扰的缺点，结合传统数字图像处理理论，建立迭代图像恢复模型，此模型保留偏置极化模型的优势，与已有的正则化模型不同点为不仅保留图像不同彩色空间的特性，还对介质固有特性进行一定补偿，将图像恢复拓展到黑暗的水下环境，并建立三种水下人工光照模型进行理论分析，在MATLAB环境下进行实验结果的对比，检测算法在封闭人工照明环境下的有效性和可靠性，验证算法对图像的增强性。　　 最后，简要阐述了红外热辐射图像增强的重要性。红外热辐射图像反映温度的分布，基于NSCT变换的增强模型针对红外热辐射图像处理，一定程度上提高了红外热辐射图像视觉柔和性、提高了清晰度。