dehazenet模型的python代码

dehaze模型是一种用于去除雾霾的图像处理模型，它能够通过分析图像的色彩和亮度信息，将受雾霾影响的图像恢复成清晰的图像。下面是一个简单的使用Python编写的dehaze模型的代码实现示例：

import cv2
import numpy as np

def dehaze(image, t=0.1, w=0.95, gamma=1.0):
    # 先将图像转为浮点数类型
    image = image.astype(np.float64) / 255.0

    # 估计透射图t
    dark_channel = np.minimum(np.minimum(image[:, :, 0], image[:, :, 1]), image[:, :, 2])
    dark_channel_t = np.percentile(dark_channel, 1)
    t_estimated = 1.0 - w * dark_channel / dark_channel_t

    # 修正透射图
    t_estimated = np.maximum(t_estimated, t)

    # 估计大气光A
    A_estimated = np.max(image, axis=(0, 1))

    # 修正图像
    image_dehazed = np.zeros(image.shape)
    for i in range(3):
        image_dehazed[:, :, i] = (image[:, :, i] - A_estimated[i]) / t_estimated + A_estimated[i]

    # 对图像进行gamma校正
    image_dehazed = np.power(image_dehazed, gamma)

    # 将图像像素值限制在0到1之间
    image_dehazed = np.clip(image_dehazed, 0, 1)

    # 转换为8位图像
    image_dehazed = (image_dehazed * 255.0).astype(np.uint8)

    return image_dehazed

# 读取输入图像
image = cv2.imread("input.jpg")

# 调用dehaze函数进行图像去雾处理
image_dehazed = dehaze(image)

# 显示图像
cv2.imshow("Dehazed Image", image_dehazed)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，首先将输入图像转换为浮点数类型，并根据最暗通道原理估计输入图像的透射图t和大气光A。然后，根据修正的透射图和大气光对输入图像进行去雾处理。最后，对处理后的图像进行gamma校正并限制像素值在0到1之间，再将浮点数图像转换为8位图像。最后，通过函数调用来实现图像的显示。