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done：
1.阅读基于atmospheric veil进行图像去雾的文章,运行并调试文章给出的matlab代码。
2.阅读《Optimized constrast enhancement for real-time image and video dehazing》,优化基于dark channel进行图像去雾的方法。
3.运行并调试汪清学长进行图像去雾的matlab代码。

doing：
1.基于dark channel，结合汪清学长的matlab代码，给出一套自己进行图像去雾的matlab代码。（具体代码见附件）
（1）基于dark chanel，根据待去雾图像估算atmospheric light。
创新点：将DarkImg四分，选出最亮的区域后将该区域继续四分，不断重复上述操作，直到区域足够小，并把该区域中最大的像素值作为atmospheric light。
（2）将彩色的待去雾图像转化为灰度图，按窗口平衡“图像对比度”和“信息损失量”之间的关系，估算optimal transmission map。
可以改进的地方：通过不断改变t的取值来求代价函数的最小值，运算量较大，处理时间较长。
（3）考虑边界信息，同一窗口中得t值可能不同，利用引导型滤波器对transmission map进行优化。
2.尝试将彩色的待去雾图像分成R、G、B等3个图像分量分别进行处理。