同态滤波图像去雾python

同态滤波是一种常用的图像处理方法，可以用于去除雾霾并增强图像的对比度和细节。在Python中，可以使用OpenCV库来实现同态滤波图像去雾的操作。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

def dehaze(image, alpha=0.95, beta=1.2, gamma=0.8):
    # 转换为浮点类型
    image = image.astype('float64') / 255.0

    # 雾图像的对数变换
    image_log = cv2.log(image + 1e-6)

    # 对数变换后的图像的均值和方差
    mean_log = cv2.boxFilter(image_log, -1, (15, 15))
    var_log = cv2.boxFilter(image_log ** 2, -1, (15, 15)) - mean_log ** 2

    # 对数变换后的图像的平均值和方差的调整系数
    adjustment = (alpha - beta * var_log) / (image_log - mean_log + gamma)

    # 雾图像的反对数变换
    image_dehazed = cv2.normalize(adjustment * (image_log - mean_log) + mean_log, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    image_dehazed = cv2.convertScaleAbs(image_dehazed)

    return image_dehazed

# 读取雾图像
image_haze = cv2.imread('haze_image.jpg')

# 去雾处理
image_dehazed = dehaze(image_haze)

# 显示结果
cv2.imshow('Dehazed Image', image_dehazed)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们定义了一个`dehaze`函数，它接受一个输入图像和一些可调参数。该函数首先将输入图像转换为浮点类型，并对其进行对数变换。然后，计算对数变换后图像的均值和方差，根据调整系数进行调整。最后，对调整后的对数变换图像进行反对数变换，并进行归一化和转换为8位无符号整数类型。最终，我们使用OpenCV的函数显示去雾处理后的图像。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体情况进行参数调整和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像去雾概述](https://blog.csdn.net/w18226357716/article/details/121488766)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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