何凯明去雾算法 python

何凯明所提出的去雾算法是基于单幅图像的去雾方法，该方法主要利用了图像中的全局和局部对比度信息来估计雾的浓度，并通过对图像进行恢复来去除雾霾。以下是一个简单的基于 Python 的实现示例：

import cv2
import numpy as np

def dehaze(image, w=0.95, t0=0.55, A=220):
    # 获取图像的暗通道
    min_channel = np.min(image, axis=2)

    # 通过最小值滤波来估计雾霾浓度
    guide = cv2.blur(min_channel, (15, 15))

    # 估计全球大气光值
    A = np.max(image, axis=2) * w + guide * (1 - w)

    # 估计透射率
    t = 1 - t0 * guide / A

    # 限制透射率范围
    t = np.clip(t, 0.1, 1)

    # 根据透射率恢复图像
    result = np.empty_like(image)
    for i in range(3):
        result[:, :, i] = (image[:, :, i] - A) / t + A

    # 限制像素值范围
    result = np.clip(result, 0, 255).astype(np.uint8)

    return result

# 加载原始图像
image = cv2.imread('input.jpg')

# 对图像进行去雾处理
dehazed_image = dehaze(image)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Dehazed Image', dehazed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个简单的实现示例，用于演示何凯明的去雾算法原理。实际应用中可能需要对参数进行调整和优化，以获得更好的去雾效果。