暗通道去雾算法 python opencv

暗通道去雾算法是一种常用的图像去雾算法，适用于雾霾天气下的图像处理。下面我们将使用Python的OpenCV库来实现该算法。

首先，我们需要导入OpenCV库并读取原始图像。可以使用`cv2.imread()`函数来读取图像。

import cv2

# 读取原始图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

然后，我们需要计算图像的暗通道。暗通道是指在一个局部小区域内，图像中最小像素值对应的通道。可以通过以下步骤来计算暗通道：

1. 将图像转换成灰度图像，可以使用`cv2.cvtColor()`函数来实现。
2. 创建一个与原始图像相同大小的空白图像作为输出结果。
3. 对于每个像素位置，计算其对应局部小区域的最小像素值，并将其赋值给输出图像。

# 转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 创建空白图像
dark_channel = np.zeros_like(gray)

# 计算暗通道
for i in range(image.shape[0]):
    for j in range(image.shape[1]):
        neighborhood = gray[max(0, i-15):min(gray.shape[0], i+15), max(0, j-15):min(gray.shape[1], j+15)]
        dark_channel[i][j] = np.min(neighborhood)

接下来，我们需要计算全局大气光A。全局大气光是指图像中像素值最高的区域，代表了环境中的雾浓度。可以通过以下步骤来计算全局大气光：

1. 根据暗通道图像，选择图像中亮度值较高的像素位置。
2. 在这些像素位置中选择其亮度值最高的像素位置作为全局大气光。

# 选择图像中亮度值较高的像素
brightest_pixels = np.unravel_index(np.argsort(dark_channel.flatten())[-0.001 * dark_channel.size:], dark_channel.shape)
brightest_values = gray[brightest_pixels]

# 在亮度值较高的像素中选择亮度值最高的像素
A = np.max(brightest_values)

最后，我们可以根据以下公式来恢复去雾图像：

t = 1 - 0.95 * dark_channel / A
t = np.clip(t, 0.1, 1.0)

result = np.zeros_like(image)
for c in range(3):
    result[:, :, c] = (image[:, :, c] - A) / t + A

将最终结果保存到文件中：

cv2.imwrite('path_to_result.jpg', result)

通过以上步骤，我们可以使用Python的OpenCV库来实现暗通道去雾算法。