图像去雾python

要Python进行图像去雾，你可以使用ACE算法或暗通道先验去雾算法。以下是使用OpenCV库的代码示例：

引用中的代码展示了如何使用ACE算法进行图像去雾。代码中首先打开图像，然后创建一个与图像尺寸相同的掩模图像，用来表示雾的颜色。然后调整雾的浓度并将其与原始图像进行融合，最后保存去雾后的图像。

引用中的代码展示了如何给图像加入噪声。代码中使用numpy库生成随机坐标并将图像的像素值设置为210，从而产生噪声效果。最后将带噪声的图像保存下来。

请注意，这只是使用ACE算法和加噪声作为示例，具体的去雾方法可能有多种选择，具体的方法取决于你的需求和图像的特点。你可以根据具体情况进行相应的调整和修改。

相关问题

AOD图像去雾python

AOD（Atmospheric Optical Depth）是一种常用的图像去雾方法，可以通过估计图像中的大气光照和透射率来去除雾霾。下面是使用Python实现AOD图像去雾的步骤：

1. 读取原始图像并将其转换为灰度图像。
2. 估计图像中的大气光照。
3. 估计图像中的透射率。
4. 根据估计的大气光照和透射率对原始图像进行去雾处理。

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用AOD方法对图像进行去雾处理：

import cv2
import numpy as np

def estimate_atmospheric_light(img, p=0.1):
    """
    估计图像中的大气光照
    """
    h, w = img.shape[:2]
    num_pixels = int(w * h * p)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    dark_channel = np.min(gray, axis=2)
    flat_dark = dark_channel.flatten()
    flat_dark.sort()
    atmospheric_light = np.mean(flat_dark[-num_pixels:])
    return atmospheric_light

def estimate_transmission(img, atmospheric_light, omega=0.95, radius=40):
    """
    估计图像中的透射率
    """
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    transmission = 1 - omega * np.min(gray / atmospheric_light, axis=2)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (radius, radius))
    transmission = cv2.morphologyEx(transmission, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    return transmission

def dehaze(img, t, atmospheric_light, t0=0.1):
    """
    对原始图像进行去雾处理
    """
    img = img.astype(np.float64)
    atmospheric_light = np.array([atmospheric_light, atmospheric_light, atmospheric_light])
    t = np.maximum(t, t0)
    result = np.empty_like(img)
    for i in range(3):
        result[:, :, i] = (img[:, :, i] - atmospheric_light[i]) / t + atmospheric_light[i]
    result = np.clip(result, 0, 255).astype(np.uint8)
    return result

# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 估计大气光照
atmospheric_light = estimate_atmospheric_light(img)

# 估计透射率
transmission = estimate_transmission(img, atmospheric_light)

# 对原始图像进行去雾处理
result = dehaze(img, transmission, atmospheric_light)

# 显示结果
cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Output', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

水下图像去雾 python

水下图像去雾在python中有多种方法可以实现。其中一种常用的方法是基于暗通道先验原理的去雾算法。该算法通过计算图像中每个像素点的暗通道值来估计场景的散射光和透射率，从而恢复出清晰的图像。你可以使用OpenCV库来实现这个算法。首先，你需要对水下图像进行预处理，包括颜色空间转换和增强对比度。然后，你可以通过计算每个像素点周围区域的最小值来估计暗通道值。接下来，你可以使用估计的暗通道值来计算透射率，并根据透射率去除散射光。最后，你可以使用恢复的透射率和去除散射光后的图像来还原清晰的水下图像。