基于透射率快速估计的方法

基于透射率快速估计的方法可以通过引导滤波器来实现。引用\[4\]中提到，He等人提出了一种基于引导滤波器的单一图像去雾方法，用于估计透射率。这种方法通过利用引导滤波器的局部平滑特性来估计大气光幕，从而有效克服光晕效应和颜色过饱和现象。与传统的抠图算法相比，引导滤波器方法具有更低的运算复杂度。然而，需要注意的是，滤波参数的不恰当设置可能会引起光晕效应。因此，在使用引导滤波器方法时，需要仔细选择合适的参数以获得最佳的去雾效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于引导滤波的快速去雾算法.doc](https://blog.csdn.net/weixin_31762925/article/details/115927896)[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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基于单幅图像的快速去雾方法

基于单幅图像的快速去雾方法是一种通过分析单张图像中的颜色和深度信息，快速去除图像中的雾霾效果的方法。下面介绍一种常见的基于单幅图像的快速去雾方法：

1. 颜色衰减模型：雾霾会导致图像中亮度递减，颜色饱和度降低。因此，可以通过对图像中颜色的衰减进行建模，来计算出雾霾的程度。一种常见的颜色衰减模型是暗通道先验模型。

2. 恢复透射率：透射率指的是光线在大气中传播时的衰减程度。透射率越大，表示图像中的雾霾程度越轻。通过根据颜色衰减模型计算出的雾霾程度，以及图像中明暗程度的信息，可以估计出每个像素点的透射率。

3. 恢复场景亮度：在计算出透射率之后，可以通过恢复场景亮度来消除图像中的雾霾。通过对图像中每个像素点的透射率进行加权，可以计算出每个像素点的原始亮度值，从而消除雾霾效果。

这些步骤可以通过图像处理算法来实现，例如暗通道先验算法、透射率恢复算法和场景亮度恢复算法。这些算法可以有效地去除单幅图像中的雾霾效果，且计算速度较快，因此在实际应用中得到了广泛的应用。