计算机科学与探索

作者：赵致远, 高君宇

单位：中国电信人工智能研究院（TeleAI），上海 200232

关键词：极端环境,图像处理,视觉分析,图像退化,任务效果

基金：国家自然科学基金青年基金（62306241）；国家自然科学基金面上项目（62576284）。

极端弱光、雾霾与恶劣天气、水下浑浊等环境正从“边缘工况”走向视觉系统的常态场景，使成像信噪比极低、退化机理复杂、目标尺度微小和分布外风险并存，传统视觉模型在智慧城市、自动驾驶、深空深海探测等关键应用中面临明显性能瓶颈。现有研究多围绕单一退化类型或单一任务展开，从统一退化建模、整机感知链路与评估范式转变视角进行系统梳理的工作仍较匮乏。为此，对极端环境图像处理与应用进行了围绕“退化-感知-评估”闭环的一体化研究：在成像物理与统计特性基础上，对极端环境下的光学退化过程给出统一描述，将环境扰动与成像系统参数共同纳入抽象退化算子，分析其对从信号采集、图像增强到高层语义理解各环节的累积效应；在此框架下，对传统物理先验方法与深度学习方法在增强与复原、检测与识别中的角色分工与耦合方式进行归纳，梳理增强-感知一体化设计、任务驱动复原与安全约束建模等关键技术路径；结合典型应用场景，对评估体系从像素级质量指标向任务效果、风险感知与系统级稳定性的范式迁移进行了系统分析，提炼出面向极端环境的多维评价要素及其相互关系。形成了贯穿退化机理刻画、感知系统建模与评估标准重构的分析框架，为理解现有方法适用边界、识别不同场景下的关键瓶颈提供了结构化视角，并据此提出了极端环境视觉建模、跨模态协同感知以及任务-安全一体化评测等后续研究方向。

来源：2026年第2期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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