航拍对地观测作为一项新兴技术,因其机动灵活的技术特点,在诸多领域发挥着越来越重要的作用,但近年来日益严峻的雾霾天气使其面临着新的挑战。而现有去雾霾算法无法直接应用于航拍观测背景,易因关键参数估计不准确而导致恢复失效,且处理速度慢而难以实用。基于此,本文面向雾霾这种恶劣天气条件,在彩色和灰度两个航拍应用方面开展清晰化恢复研究,同时解决算法的快速实现问题。在彩色图像去雾方面,针对复杂人造光源及强反射体的干扰,解决暗原色先验算法中两个关键大气参数——全局大气光和透射率图估计精度相互制约的问题。此外,将导引滤波理论应用于图像去雾领域,为提升滤波处理在图像去雾中的适用性,对其光能量方程进行了理论分析与优化求解,实现了彩色带雾图像的快速恢复;在灰度图像去雾方面,针对目前对其研究较为薄弱的现状,将增强型去雾策略与基于大气退化模型的去雾策略相结合,提出了场景深度比例图的概念,结合图像小波分解技术实现对灰度图像的频域分解,并对不同频率特点的子图像采取相应的恢复方法,实现了灰度带雾图像的快速恢复。实验表明,本文算法在主观、客观、处理速度三个评价指标方面,对航拍观测图像的表现较同类典型算法都更为出色,该研究可为未来面向雾霾天气的高分辨率航拍观测提供一定的理论与技术参考。