水下图像增强，用python语言，暗通道先验去雾算法

水下图像增强是一种处理技术，主要用于改善水下拍摄的照片质量，使其颜色更鲜明、细节更清晰。其中，暗通道先验去雾（Dark Channel Prior, DCP）算法是一个常见的去雾策略，它基于观察到在实际场景中，暗区域往往对应于无云的天空部分这一现象。

在Python中，你可以使用OpenCV等计算机视觉库来实现暗通道先验去雾算法。以下是简单的步骤概述：

1. 导入所需库：

import cv2
import numpy as np

2. 加载和预处理图像：

img = cv2.imread('underwater_image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 定义暗通道检测函数：

def detect_dark_channel(img_gray):
    dark_channel = np.min(img_gray, axis=2) / 255.0  # 取最小值通道作为暗通道
    return dark_channel

4. 确定前景和背景：

darkness = detect_dark_channel(img_gray)
transmission = 1 - darkness  # 指示清晰度，越接近1表示越清晰

# 设置阈值确定前景
threshold = 0.9
binary_transmission = transmission > threshold

5. 去雾应用：

enhanced_img = img * binary_transmission[:, :, np.newaxis] + img * (1 - binary_transmission[:, :, np.newaxis])

6. 显示结果：

cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Enhanced Image", enhanced_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()