暗通道去雾算法具体代码

暗通道去雾（Dark Channel Prior, DCP）是一种基于图像统计特征的去雾方法，它假设在清晰的场景中，存在一个局部区域（暗通道区域）其三个颜色分量（RGB）中的最小值接近于0。下面是使用Python和OpenCV实现的基本暗通道去雾算法的一个简化版本：

import cv2
import numpy as np

def dcp(image):
    # 将输入图像转换为HSV色彩空间
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    # 提取H、S、V三个通道
    h, s, v = cv2.split(hsv)
    
    # 计算每个像素点的暗通道，即V通道最小值
    dark_channel = np.min(v, axis=2)

    # 设置阈值，过滤掉可能的噪声
    threshold = 0.01 * np.max(dark_channel)
    propagation_mask = (dark_channel < threshold) * 255
    
    # 使用模糊技术平滑暗通道掩码
    propagation_mask = cv2.GaussianBlur(propagation_mask, (9, 9), 0)
    
    # 使用暗通道掩码去除雾气
    enhanced_image = image * (propagation_mask / 255.0)
    
    return enhanced_image

# 示例用法
input_image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
enhanced = dcp(input_image)
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()