python估计有雾图像透射率图

可以使用以下步骤估计有雾图像的透射率图：

1. 计算有雾图像的暗通道先验：暗通道先验是指在一个场景中，任何一个区域的最小值都是一定存在的，这个最小值被称为该区域的暗通道。在有雾图像中，由于雾的影响，暗通道会被抑制，因此暗通道先验可以用来估计透射率。

2. 估计大气光：大气光指的是在有雾图像中最亮的像素值，可以通过找到暗通道中的最亮像素来进行估计。

3. 估计透射率：通过使用大气光和暗通道先验来估计透射率。透射率越小，图像就越有雾，因此可以使用以下公式来估计透射率：

$t(x) = 1 - \omega \min_{y \in \Omega(x)}(J(y)/A)$

其中，$x$是当前像素的坐标，$\Omega(x)$表示以$x$为中心的一个小区域，$J(y)$表示暗通道先验在像素$y$处的值，$A$表示大气光，$\omega$是一个常数，用来控制透射率的程度。

4. 根据透射率和大气光来恢复有雾图像：可以使用以下公式来恢复有雾图像：

$J(x) = (I(x) - A)/\max(t(x), t_{0}) + A$

其中，$I(x)$表示原始有雾图像在$x$处的像素值，$t_{0}$是一个较小的常数，用来避免透射率太小导致的除零错误。

通过以上步骤，就可以估计出有雾图像的透射率图，并使用透射率和大气光来恢复有雾图像。

相关问题

python cv2 彩色图像去雾

彩色图像去雾可以通过以下步骤实现：

1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行暗通道先验估计，得到全局大气光值。
3. 估计图像中的透射率。
4. 根据透射率和大气光值，对原始彩色图像进行去雾处理。

下面是一个简单的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

def dark_channel(img, size):
    # 计算暗通道图像
    b, g, r = cv2.split(img)
    min_img = cv2.min(cv2.min(r, g), b)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (size, size))
    dc_img = cv2.erode(min_img, kernel)
    return dc_img

def estimate_atmosphere(img, dc_img):
    # 估计全局大气光值
    h, w = img.shape[:2]
    flat_img = img.reshape(h * w, 3)
    flat_dc = dc_img.reshape(h * w)
    indices = np.argsort(flat_dc)[::-1][:h * w // 100]
    atmosphere = np.max(flat_img[indices], axis=0)
    return atmosphere

def estimate_transmission(img, atmosphere, size, omega):
    # 估计透射率
    img_norm = img.astype(np.float32) / atmosphere.astype(np.float32)
    dc_img_norm = dark_channel(img_norm, size)
    transmission = 1 - omega * dc_img_norm
    return transmission

def dehaze(img, size=15, omega=0.95):
    # 去雾处理
    dc_img = dark_channel(img, size)
    atmosphere = estimate_atmosphere(img, dc_img)
    transmission = estimate_transmission(img, atmosphere, size, omega)
    transmission = cv2.max(transmission, 0.1)
    result = np.empty_like(img)
    for i in range(3):
        result[:, :, i] = (img[:, :, i].astype(np.float32) - atmosphere[i]) / transmission + atmosphere[i]
    result = np.clip(result, 0, 255).astype(np.uint8)
    return result

AOD图像去雾python

AOD（Atmospheric Optical Depth）是一种常用的图像去雾方法，可以通过估计图像中的大气光照和透射率来去除雾霾。下面是使用Python实现AOD图像去雾的步骤：

1. 读取原始图像并将其转换为灰度图像。
2. 估计图像中的大气光照。
3. 估计图像中的透射率。
4. 根据估计的大气光照和透射率对原始图像进行去雾处理。

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用AOD方法对图像进行去雾处理：

import cv2
import numpy as np

def estimate_atmospheric_light(img, p=0.1):
    """
    估计图像中的大气光照
    """
    h, w = img.shape[:2]
    num_pixels = int(w * h * p)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    dark_channel = np.min(gray, axis=2)
    flat_dark = dark_channel.flatten()
    flat_dark.sort()
    atmospheric_light = np.mean(flat_dark[-num_pixels:])
    return atmospheric_light

def estimate_transmission(img, atmospheric_light, omega=0.95, radius=40):
    """
    估计图像中的透射率
    """
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    transmission = 1 - omega * np.min(gray / atmospheric_light, axis=2)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (radius, radius))
    transmission = cv2.morphologyEx(transmission, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    return transmission

def dehaze(img, t, atmospheric_light, t0=0.1):
    """
    对原始图像进行去雾处理
    """
    img = img.astype(np.float64)
    atmospheric_light = np.array([atmospheric_light, atmospheric_light, atmospheric_light])
    t = np.maximum(t, t0)
    result = np.empty_like(img)
    for i in range(3):
        result[:, :, i] = (img[:, :, i] - atmospheric_light[i]) / t + atmospheric_light[i]
    result = np.clip(result, 0, 255).astype(np.uint8)
    return result

# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 估计大气光照
atmospheric_light = estimate_atmospheric_light(img)

# 估计透射率
transmission = estimate_transmission(img, atmospheric_light)

# 对原始图像进行去雾处理
result = dehaze(img, transmission, atmospheric_light)

# 显示结果
cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Output', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()