基于python的暗通道先验去雾算法
时间: 2023-10-15 15:01:18 浏览: 66
基于Python的暗通道先验去雾算法是一种用于图像去雾的方法。这个算法通过利用低分辨率区域中的暗通道信息来预测图像中的大气散射成分,并通过去除这些成分来恢复图像的细节和清晰度。
算法的核心思想是,自然图像通常存在着一些区域性质很好的暗通道。这个暗通道是指在室外场景中,其中至少一些像素的颜色值在R、G和B三个通道中都非常低,接近于该像素的最暗通道值。通过寻找这个暗通道,我们可以获取大气散射成分的一个很好的估计。
首先,需要计算图像中每个像素的三个通道中的最小值,即对应暗通道通道。然后,根据暗通道的图像,我们可以估计出大气散射成分的一个相对强度。接下来,可以通过像素之间的比例关系和大气散射成分的相对强度来估计原始图像中的大气散射成分的亮度。最后,通过将原始图像中的像素值除以估计的大气散射成分,可以得到去除雾霾的图像。
使用Python编程语言,我们可以实现这个算法。可以使用Python图像处理库如OpenCV和NumPy来读取和处理图像。通过编写函数来计算最小值和估计大气散射成分,然后将这些函数应用于整个图像。最后,通过将得到的图像保存到文件中来输出结果。
总的来说,基于Python的暗通道先验去雾算法是一种简单而有效的方法,能够恢复图像的细节和清晰度,提高图像质量。而Python的强大图像处理库和易用的编程语言特性使得实现这个算法变得相对简单和高效。
相关问题
基于暗通道先验的去雾算法代码
以下是基于暗通道先验的去雾算法的Python代码示例:
```
import cv2
import numpy as np
def get_dark_channel(img, window_size):
# 计算每个像素点在指定窗口下的最小值
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (window_size, window_size))
dark_channel = cv2.erode(img_gray, kernel)
return dark_channel
def get_atmospheric_light(img, top_percent):
# 获取全局大气光值
im_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
height, width = im_gray.shape
num_pixels = height * width
num_select_pixels = int(num_pixels * top_percent)
im_gray_flat = im_gray.reshape(num_pixels)
indices = np.argsort(-im_gray_flat)
return np.mean(im_gray_flat[indices[:num_select_pixels]])
def get_transmission(img, atmospheric_light, window_size, omega):
# 获取透射率
img_dark = get_dark_channel(img, window_size)
transmission = 1 - omega * (img_dark / atmospheric_light)
return transmission
def recover_scene(img, transmission, atmospheric_light, t0):
# 恢复场景
t_clipped = np.maximum(transmission, t0)
img_normalized = (img - atmospheric_light) / t_clipped
img_normalized = np.clip(img_normalized, 0, 255) # 避免像素值超出范围
return img_normalized.astype(np.uint8)
def dehaze(img, window_size=15, top_percent=0.001, omega=0.95, t0=0.1):
# 去雾处理
atmospheric_light = get_atmospheric_light(img, top_percent)
transmission = get_transmission(img, atmospheric_light, window_size, omega)
result = recover_scene(img, transmission, atmospheric_light, t0)
return result
```
使用该算法进行去雾,只需调用`dehaze`函数即可,如下所示:
```
img = cv2.imread('input.jpg')
result = dehaze(img)
cv2.imwrite('output.jpg', result)
```
其中,`img`为输入图像,`window_size`为窗口大小,`top_percent`为全局大气光值所占像素百分比,`omega`为调节因子,`t0`为透射率下限。
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]
[ .reference_list ]
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)