udcp水下暗通道先验的python代码

UDCP（Underwater Dark Channel Prior）是一种用于水下图像增强的先验模型。下面是一个简单的Python代码示例，用于实现UDCP算法：

import cv2
import numpy as np

def underwater_dark_channel_prior(image, window_size=15):
    # 计算暗通道图像
    dark_channel = cv2.erode(image, np.ones((window_size, window_size), np.uint8))
    
    # 估计大气光值
    atmospheric_light = np.max(dark_channel)
    
    # 估计透射率
    transmission = 1 - 0.95 * (dark_channel / atmospheric_light)
    
    # 修复透射率
    transmission = cv2.max(transmission, 0.1    
 # 恢复原始图像
    recovered_image = np.zeros(image.shape)
    for i in range(3):
        recovered_image[:, :, i] (image[:, :, i] - atmospheric_light) / transmission + atmospheric_light
    
    # 限制像素值范围
    recovered_image = np.clip(recovered_image, 0, 255)
    
    return recovered_image.astype(np.uint8)

# 读取水下图像
image = cv2.imread('underwater_image.jpg')

# 调用UDCP算法进行图像增强
enhanced_image = underwater_dark_channel_prior(image)

# 显示增强后的图像
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和优化。另外，为了运行该代码，你需要安装OpenCV库，并将水下图像命名为"underwater_image.jpg"并放置在代码所在的目录下。