编写程序,实现基于暗通道先验的雾霾退化图像清晰化复原,并给出当大气散射系数为特定值时的场景深度估计图。
时间: 2024-02-19 22:03:24 浏览: 45
好的,我会尽力为您提供一些思路和建议。首先,基于暗通道先验的雾霾退化图像清晰化复原可以简单地分为以下几个步骤:
1. 估计图像的暗通道
2. 估计大气散射系数
3. 进行图像复原
4. 估计场景深度
以下是一些可能有用的代码片段和函数:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 估计暗通道
patch_size = 15
dark_channel = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]))
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
patch = img[max(i-patch_size//2,0):min(i+patch_size//2+1,img.shape[0]), max(j-patch_size//2,0):min(j+patch_size//2+1,img.shape[1]), :]
dark_channel[i,j] = np.min(patch)
# 估计大气散射系数
top_percent = 0.001
top_size = int(np.round(top_percent * img.shape[0] * img.shape[1]))
dark_channel_flat = dark_channel.reshape(-1)
indices = np.argpartition(dark_channel_flat, -top_size)[-top_size:]
atmosphere = np.max(img.reshape(-1, 3)[indices], axis=0)
# 进行图像复原
transmission = 1 - 0.95 * dark_channel / atmosphere
transmission = np.minimum(transmission, 1)
transmission = np.maximum(transmission, 0.1)
recover_img = np.zeros(img.shape)
for i in range(3):
recover_img[:,:,i] = (img[:,:,i] - atmosphere[i]) / transmission + atmosphere[i]
recover_img = np.uint8(np.minimum(np.maximum(recover_img, 0), 255))
# 估计场景深度
beta = 1.0 / atmosphere.mean()
scene_depth = beta / transmission
# 保存结果
cv2.imwrite('output.jpg', recover_img)
cv2.imwrite('depth.jpg', np.uint8(scene_depth * 255))
```
这段代码实现了一个简单的基于暗通道先验的雾霾退化图像清晰化复原算法,并输出了估计的场景深度图像。请注意,这只是一个简单的示例代码,并不能保证在所有情况下都能够有效地进行图像复原和深度估计。如果您需要更高质量的结果,可能需要使用更复杂的算法和技术。
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