基于暗通道先验和双边滤波的去雾算法 opencv api
时间: 2023-07-27 20:05:52 浏览: 83
OpenCV提供了基于暗通道先验和双边滤波的去雾算法的API。该算法的基本思想是先估计图像中的全局大气光照,然后通过双边滤波进行图像去雾。
下面是一个基本的示例代码:
```python
import cv2
def dehaze(image, w=0.95, t0=0.1, p=15):
# 估计全局大气光照
dark_channel = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
dark_channel = cv2.min(dark_channel, cv2.blur(dark_channel, (15, 15)))
hist = cv2.calcHist([dark_channel], [0], None, [256], [0, 256])
hist_cum = hist.cumsum()
percentile = (1 - w) * hist_cum[-1]
atmospheric_light = 255 - np.argmax(hist_cum > percentile)
# 估计透射率
normalized_image = image / atmospheric_light
dark_channel = cv2.min(cv2.cvtColor(normalized_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY), cv2.blur(dark_channel, (15, 15)))
transmission = 1 - t0 * dark_channel
# 双边滤波
guide = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), p)
dehazed_image = np.zeros_like(image)
for i in range(3):
dehazed_image[:, :, i] = (image[:, :, i] - atmospheric_light) / cv2.max(transmission, 0.1) + atmospheric_light
dehazed_image = guide * transmission[:, :, np.newaxis] + dehazed_image * (1 - transmission[:, :, np.newaxis])
return dehazed_image.astype(np.uint8)
```
这个函数接受一个输入图像和三个参数:w、t0和p。其中,w是一个控制全局大气光照估计的参数,通常取0.95;t0是一个控制透射率估计的参数,通常取0.1;p是双边滤波的半径,通常取15。
该函数的输出是一个去雾后的图像。
示例用法:
```python
import cv2
# 读取输入图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 进行去雾处理
dehazed_image = dehaze(image)
# 显示结果
cv2.imshow('Input', image)
cv2.imshow('Dehazed', dehazed_image)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
```
注意:该算法对于一些特殊情况,如图像中存在过于明亮或过于暗淡的区域,可能会产生较差的效果。在实际应用中,可能需要根据具体情况进行调整。
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