审稿意见

一、文章概述

本文提出了一种基于改进暗通道先验的图像去雾算法，旨在解决传统暗通道先验方法存在的透射率估计粗糙和先验失效问题。文章首先介绍了图像去雾技术的背景和重要性，随后详细阐述了暗通道先验理论及其在图像去雾中的应用，最后提出了改进算法，并通过实验验证了其有效性。

二、优点

研究背景清晰：文章开头明确指出了雾霾天气对智能视频监控的影响，强调了图像去雾技术的重要性，为研究提供了明确的应用背景。
理论阐述深入：文章对暗通道先验理论进行了详细的介绍，包括大气散射模型、暗通道先验公式的推导等，为后续算法的提出奠定了坚实的理论基础。
算法创新性强：针对传统暗通道先验方法的不足，文章提出了基于快速导向滤波的透射率细化和天空区域透射率修正的改进算法，有效提升了去雾效果。
实验验证充分：文章通过定性和定量实验验证了所提算法的有效性，并与多种对比算法进行了比较，实验结果充分证明了改进算法的优越性。
三、不足与建议

文献综述不够全面：虽然文章提到了图像去雾技术的两类主要方法，但文献综述部分相对简单，未能全面覆盖该领域的最新研究成果和发展趋势。建议作者进一步梳理相关文献，补充最新研究成果，以更全面地展示研究背景。
算法细节描述不足：在介绍改进算法时，部分关键步骤的描述不够详细，如快速导向滤波算法的具体实现、容差机制的参数设置等。建议作者补充这些关键细节，以便读者更好地理解和复现算法。
实验设置需完善：实验部分虽然验证了算法的有效性，但在实验设置上仍有改进空间。例如，可以增加更多类型的测试图像（如夜景、雨雪天气等），以全面评估算法的性能。此外，还可以考虑添加消融实验，分析不同改进点对算法性能的影响。
语言表达需优化：部分段落存在语句冗长、表达不够简洁的问题。建议作者对文章进行语言润色，提高表达的准确性和流畅性。
四、结论

总的来说，本文提出的基于改进暗通道先验的图像去雾算法具有较高的创新性和实用价值。尽管在文献综述、算法细节描述、实验设置和语言表达方面存在一些不足，但这些问题并不影响文章的整体质量和学术价值。建议作者在修改时充分考虑审稿意见，进一步完善文章内容，以期在《福建电脑》上发表。