图像去雾算法用opencv源代码

图像去雾算法是一种比较常见的图像增强技术，可以有效地去除雾霾对图像带来的干扰和质量下降。在OpenCV中，实现图像去雾算法可以使用以下步骤：

1. 首先，需要对输入的雾霾图像进行颜色校正，将颜色空间转换为RGB颜色空间。可以使用OpenCV中的cvtColor()函数进行转换。

2. 接下来，需要对颜色校正后的图像进行暗通道先验计算。从暗通道图像中可以获取每个像素点的最小值，这个最小值可以用来估计场景中最小的光照强度。这一步可以使用OpenCV中的min()函数实现。

3. 然后，计算全局大气散射值。将带天空的区域作为大气区域，在这个区域中取最小的几个暗通道值，再做一个平均，得到全局大气散射值。

4. 最后，根据计算出来的大气散射值，对原始图像进行去雾处理。可以使用OpenCV中的subtract()函数实现。

代码示例：

Mat src = imread("input.jpg"); // 加载输入图像

cvtColor(src, src, CV_BGR2RGB); // 颜色校正

Mat dark_channel = get_dark_channel(src); // 计算暗通道图像

float atmospheric_light = estimate_atmospheric_light(dark_channel, src); // 计算大气散射值

Mat dehaze_img = dehaze(src, atmospheric_light, 0.95, 15); // 进行去雾处理

imshow("result", dehaze_img); // 显示结果

waitKey(0); // 暂停等待键盘输入

其中，get_dark_channel()、estimate_atmospheric_light()和dehaze()分别是计算暗通道图像、计算大气散射值和进行去雾处理的函数。具体实现可以参考相关算法文献和OpenCV的文档。