基于无监督学习的单幅图像去雾

单幅图像去雾是一种基于无监督学习的方法，它可以从单幅图像中估计出雾的密度和图像的场景深度，然后根据这些信息去除图像中的雾霾，还原出清晰的图像。

这种方法的主要思路是：利用图像中的一些先验知识，如颜色分布、纹理等特征，来估计雾的密度和场景深度。具体步骤如下：

1. 估计雾的密度：根据图像中像素的颜色分布，可以估计出雾的密度。一般来说，雾的密度与像素的颜色值成反比，即颜色值越大，雾的密度越小。

2. 估计场景深度：根据图像中的纹理和色彩信息，可以估计出场景深度。一般来说，纹理越明显、颜色越鲜艳的区域表示场景深度越浅。

3. 去除雾霾：根据估计出的雾的密度和场景深度，可以计算出每个像素的透射率，然后根据透射率去除雾霾。具体方法可以参考已有的研究成果，如暗通道先验等。

需要注意的是，单幅图像去雾是一个相对复杂的问题，需要考虑到很多因素，如光照变化、噪声等。因此，具体实现过程中需要结合实际情况进行调整和优化。