近期在准备研究生选题资料查找，在网上看到有人推荐了一些文章，自己以前看过下面的两篇，然后把其他的也下载下来大致看了一下，后续准备仔细看下下面这些大牛的文章，这些都是中文的，后面再找英文文献。
博士论文
1《图像去雾方法和评价及其应用研究》作者郭璠，指导老师蔡自兴 中南大学，2012年5月答辩论文
文章框架为单幅图像去雾处理、视频去雾处理、构建去雾效果的客观评价体系、去雾技术在实际中的应用（交通环境）展开研究。提出了一种基于传播图梯度优先规律的去雾方法。提出了一种基于傅里叶振幅谱特性雾天检测方法，提出了两种基于雾气理论的视频去雾算法。
2《图像快速去雾与清晰度恢复技术研究》作者嵇晓强，指导老师戴明，中国科学院，2012年5月答辩论文
文章针对雾天图像的退化问题，详细分析了雾天图像退化原因和模糊机理，对雾天降质图像去雾处理的基础理论和关键技术进行了深入的研究，并从非模型和基于模型两个方面对图像进行去雾处理。论文对已有的图像去雾方法进行完善、改进和引入新思路（改进了retinex算法、暗原色算法、提出自己的方法以及搭建了基于FPGA的系统硬件平台）。
3《图像去雾算法研究》作者任福东，指导老师于银辉，吉林大学，2015年12月答辩论文
文章总结了图像去雾技术的国内外研究现状，分析了图像增强的去雾算法中各种算法的优势和不足，进行了仿真实验，以及这些算法对雾天图像处理的适用范围。基于大气散射模型的图像去雾的优点与不足，进行了仿真实验。
4《图像实时复原技术的研究与应用》作者贾格，指导老师付承毓、彭先蓉，中国科学院大学，2016年5月答辩论文。
文章主要基于快速复原算法和高速实现两个方向展开。研究常见的降质模型和快速复原算法，研究基于概率模型的图像盲复原算法，提出了基于SeDDaRA算法的乘性迭代方法，提出基于双尺度的暗通道去雾复原算法，研究用高级语言进行FPGA设计的开发工具Impluse C，研究OpenCL技术，利用GPU平台提高图像复原算法的速度。
期刊
1《图像去雾的最新研究进展》作者吴迪，朱青松，中国科学院，发表时间2015年2月
文章归纳总结了两大类图像去雾方法: 基于图像增强和基于物理模型的方法, 深入探讨了其中的典型算法和研究成果, 并对这些算法的测试结果进行了定性和定量的分析比较,最后总结了图像去雾技术目前的研究状况和未来的发展方向.
2《图像去雾技术研究进展》作者禹晶，徐东彬，廖庆敏，清华大学，发表时间2015年2月
本文归纳和总结了图像去雾技术的国内外研究现状。将现有的方法分为基于物理模型和非物理模型两类,分别详细阐述了这两类方法,分析它们各自的优势和不足,并总结了算法性能评价的无参考客观质量评测准则。最后,指出该技术的研究难点和发展趋势。
3《图像去雾技术研究综述与展望》作者郭璠，蔡自兴，谢斌，唐琎，发表时间2010年9月
文章通过从图像处理和物理模型的研究角度对图像去雾技术进行综述，综合了近年来提出的典型的图像去雾方法的基本原理和最新研究进展，并对一些典型的及最新提出的去雾方法，给出了其视觉上的去雾效果和客观的评估数据。最后展望了图像去雾技术的未来研究方向，并给出了一些建议。她的博士论文中提过本文中的相关内容。