遥感影像去雾算法python

遥感影像去雾算法是指从雾霾天气中获取高质量的遥感影像的过程。常用的去雾算法有暗通道先验算法、基于物理模型的去雾算法、基于深度学习的去雾算法等。下面简要介绍一下基于暗通道先验的去雾算法：

1. 暗通道先验算法：该算法是一种基于全局先验知识的方法，通过分析图像在暗通道上的统计特性来估计雾的浓度和透射率，从而去除遥感图像中的雾霭。

在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现暗通道先验去雾算法。首先需要读取原始图像，然后计算暗通道图像，并估计全局大气光强度、透射率和恢复原始图像。

以下是Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def dark_channel(image, size):
    # 计算暗通道图像
    b, g, r = cv2.split(image)
    min_img = cv2.min(cv2.min(r, g), b)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (size, size))
    dark_img = cv2.erode(min_img, kernel)
    return dark_img

def estimate_atmosphere(image, dark_img):
    # 估计全局大气光强度
    height, width = image.shape[:2]
    flat_img = image.reshape(height*width, 3)
    flat_dark = dark_img.reshape(height*width)
    sorted_indices = np.argsort(-flat_dark)
    top_count = int(height*width*0.001)
    top_indices = sorted_indices[:top_count]

    top_pixels = flat_img[top_indices]
    atmosphere = np.max(top_pixels, axis=0)
    return atmosphere

def estimate_transmission(dark_img, atmosphere, omega=0.95):
    # 估计透射率
    transmission = 1 - omega * dark_img / atmosphere
    return transmission

def recover_image(image, transmission, atmosphere, t_min=0.1):
    # 恢复原始图像
    height, width = image.shape[:2]
    transmission = np.maximum(transmission, t_min)
    transmission = np.repeat(transmission[:, :, np.newaxis], 3, axis=2)

    result_img = np.empty_like(image)
    for i in range(3):
        result_img[:, :, i] = (image[:, :, i] - atmosphere[i]) / transmission[:, :, i] + atmosphere[i]
    return result_img

if __name__ == '__main__':
    # 读取原始图像
    image = cv2.imread('test.jpg')
    
    # 计算暗通道图像
    dark_img = dark_channel(image, 15)
    
    # 估计全局大气光强度
    atmosphere = estimate_atmosphere(image, dark_img)
    
    # 估计透射率
    transmission = estimate_transmission(dark_img, atmosphere)
    
    # 恢复原始图像
    result_img = recover_image(image, transmission, atmosphere)
    
    # 显示结果图像
    cv2.imshow('Result', result_img)
    cv2.waitKey(0)

以上是基于暗通道先验的遥感影像去雾算法Python实现的简单示例，供您参考。如果您想了解其他的去雾算法，也可以参考相关的论文和实现代码。