Python图像去雾算法实现与详解305

图像去雾是一个重要的计算机视觉问题，它旨在从雾霾或其他大气散射效应中恢复清晰的图像。本文将介绍几种常用的Python图像去雾算法，并提供相应的代码实现，帮助读者理解其原理并应用于实际项目。

一、图像去雾的挑战

图像去雾的难点在于大气散射模型的复杂性以及图像细节的恢复。大气散射会使得图像颜色失真，对比度降低，细节模糊。一个有效的去雾算法需要准确估计大气散射模型的参数，并有效地去除散射效应，同时尽可能保留图像的细节信息，避免引入伪影。

二、基于暗通道先验的去雾算法

暗通道先验 (Dark Channel Prior, DCP) 是一个广泛使用的去雾算法，其核心思想是：在无雾图像中，大多数像素在至少一个颜色通道上具有较低的灰度值。这个先验可以用来估计大气光照和透射率，从而恢复无雾图像。

以下是基于暗通道先验的Python代码实现，使用了OpenCV库:```python
import cv2
import numpy as np
def dark_channel(img, w=15):
"""计算暗通道图像"""
b, g, r = (img)
min_img = ((r, g), b)
kernel = ((w, w), np.float32) / (w * w)
dark = (min_img, kernel)
return dark
def atmospheric_light(img, dark, p=0.001):
"""估计大气光照"""
h, w =
bright = ((h*w), axis=None)[-int(h*w*p):]
bright_pixels = (h*w, 3)[bright]
a = (bright_pixels, axis=0)
return a
def transmission(img, a, dark, w=15):
"""估计透射率"""
t = 1 - w * dark / a
return t
def guided_filter(img, t, r=40, eps=1e-8):
"""引导滤波器，用于细化透射率"""
return (img, t, r, eps)
def dehaze(img, w=15, p=0.001, r=40, eps=1e-8):
"""图像去雾主函数"""
img = (np.float64) / 255.0 # 归一化
dark = dark_channel(img, w)
a = atmospheric_light(img, dark, p)
t = transmission(img, a, dark, w)
t = guided_filter(img, t, r, eps)
J = (img - a) / t + a
J = (J, 0, 1) * 255 # 反归一化
return (np.uint8)
# 读取图像
img = ("")
# 去雾
dehazed_img = dehaze(img)
# 显示结果
("Original Image", img)
("Dehazed Image", dehazed_img)
(0)
()
```