图像采集容易受到恶劣天气影响使得采集到的图像对比度、颜色等严重失真,获得的图像在视频监控、目标提取、目标跟踪等很多领域的应用受到极大的限制。因此,本文针对特殊天气下受天气影响的降质图像进行研究,通过研究图像退化的原因,根据退化模型结合现有的复原算法给出了几种改进的特殊天气下降质图像的复原算法。主要工作有：(1)基于改进的暗通道优先法雾天降质图像复原。针对暗通道优先法复原雾天降质图像后图像变暗的缺点,对于光线较暗天气下的大气光照强度进行合理补偿,结合暗通道优先法和软抠图法估计透射率,实现降质图像的复原。(2)基于改进的偏振原理多幅雾天图像复原算法。通过对大气散射物理模型和偏振原理的研究,采用最小二乘法求取雾天降质图像复原参数,并且针对参数进行了更具合理性和相关性的优化处理,实现降质图像的复原。(3)基于景深不同的多幅雾天图像复原算法。主要利用图像中景物的深度和透射率的关系,对于多幅图像通过最小二乘法求取透射率,并且根据深度信息拟合成d-t曲线,并且针对参数进行合理化的优化处理,实现降质图像的复原。(4)基于雪花成像的物理模型的雪天降质图像复原。通过研究雪花成像的物理模型,根据雪花成像模型和大气散射物理模型的相似性通过暗通道优先法进行雪花的去除,并且采用自适应雪花大小的中值滤波对于残余雪花进行处理,从而实现雪天降质图像的复原。通过研究现有的对于图像评价的标准和当今对于雾天降质图像复原图的主流评价标准,选择了标准差和平均梯度作为评价复原结果和算法的依据。通过实验观察,文中给出的几种算法对于降质图像的复原实现效果较好,图像较清晰。