c++ 去雾opencv

在 OpenCV（计算机视觉库）中，去雾（Dehazing）通常是指通过图像处理技术去除场景中的模糊不清、颜色偏移等问题，恢复出清晰的背景。C++ 中使用 OpenCV 实现去雾的一个常见方法是基于大气光照模型（如 Nishino 模型或 Dark Channel Prior 算法）。

以下是一个简化的步骤概述：

1. **加载输入图像**：首先，你需要使用 `cv::imread` 函数读取图片。

cv::Mat img = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

2. **预处理**：对图像进行灰度化（如果需要），并计算可能的暗通道（例如，直方图最低像素区域）。

cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::Mat darkChannel = gray.clone();

3. **估计大气散射系数**：根据选定的算法，如 DCP，可以计算雾气影响的程度。

4. **创建透射矩阵**：利用大气散射系数和其他参数，构建透射矩阵。

5. **去雾应用**：将透射矩阵应用于原始图像，生成去雾后的结果。

cv::Mat transmissionMap = ...; // 根据算法计算得到
cv::Mat dehazed = img * (1 / transmissionMap) + atmosphericLight; // atmosphericLight 可能来自外部数据

6. **显示结果**：最后，你可以使用 `cv::imshow` 显示去雾后的图像。

注意这只是一个基本流程，实际的实现可能会更复杂，并可能需要调整参数以获得最佳效果。具体细节取决于选择的具体算法。