Fattal的去雾代码包含调用能整理一下吗？发给我

Fattal的去雾算法是一种比较经典的去雾算法，以下是其主要调用步骤：

1. 读入原始图像并转换为灰度图像。
2. 计算暗通道先验图像，并根据先验图像估计场景中的大气光照。
3. 估计图像中的透射率并根据透射率去除雾霾。
4. 对去雾后的图像进行颜色校正。

下面是一个简单的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def get_dark_channel(img, size):
    """计算暗通道先验图像"""
    b, g, r = cv2.split(img)
    min_img = cv2.min(cv2.min(r, g), b)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (size, size))
    dark_channel = cv2.erode(min_img, kernel)
    return dark_channel

def get_atmospheric_light(img, dark_channel):
    """根据先验图像估计大气光照"""
    flat_img = img.reshape(img.shape[0] * img.shape[1], 3)
    flat_dark = dark_channel.ravel()
    search_idx = np.argsort(-flat_dark)[:int(flat_dark.size * 0.1)]
    return np.max(flat_img.take(search_idx, axis=0))

def get_transmission(img, atmospheric_light, size, omega):
    """估计图像中的透射率"""
    img_norm = img / atmospheric_light
    dark_channel = get_dark_channel(img_norm, size)
    transmission = 1 - omega * dark_channel
    return transmission

def dehaze(img, omega=0.95, size=15):
    """去雾主函数"""
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    atmospheric_light = get_atmospheric_light(img, gray_img)
    transmission = get_transmission(img, atmospheric_light, size, omega)
    transmission = cv2.max(transmission, 0.1)
    result = np.zeros_like(img)
    for i in range(3):
        result[:,:,i] = (img[:,:,i] - atmospheric_light) / transmission + atmospheric_light
    result = cv2.normalize(result, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    return result.astype(np.uint8)

这段代码实现了Fattal的去雾算法，并提供了一个名为`dehaze`的函数来进行去雾。你可以传入一个RGB图像作为输入，该函数将返回去雾后的结果。