基于暗通道的去雾算法

基于暗通道的去雾算法是一种常用的图像去雾方法。该算法的基本思想是利用图像中的暗通道先验，通过分析图像中非天空区域的像素值，找到具有较低值的颜色通道，从而估计出图像中的大气光和传输率。然后，通过对图像进行修复和增强，实现去除雾霾的效果。

具体来说，暗通道先验是指在绝大多数非天空的局部区域中，至少有一个颜色通道的像素值较低。这个假设可以通过分析图像中的阴影、暗色物体或表面等因素得出。根据这个假设，我们可以通过计算图像的暗通道来估计图像中的大气光和传输率。

在算法的实现过程中，首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的暗通道。暗通道可以通过在RGB三个通道中取最小值得到。接下来，通过最小值滤波对暗通道进行平滑处理，以减少噪声的影响。然后，根据暗通道和最小值滤波后的暗通道，估计图像中的大气光和传输率。最后，根据估计的大气光和传输率，对图像进行修复和增强，以实现去雾效果。

需要注意的是，基于暗通道的去雾算法对于低对比度的天空或水面背景的去雾效果可能会产生块效应，并且调参也不能完全避免这种现象。为了减轻这种现象，可以在最后自适应地提高图像的亮度。此外，为了加速运算，可以对图像进行下采样，然后进行滤波，最后再进行上采样恢复。

总之，基于暗通道的去雾算法是一种常用的图像去雾方法，通过分析图像中的暗通道先验，估计图像中的大气光和传输率，从而实现去除雾霾的效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [暗通道去雾算法原理及实现](https://blog.csdn.net/frighting_ing/article/details/123998900)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [暗通道去雾算法代码实现（1） python](https://blog.csdn.net/qq_45906101/article/details/127681893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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