分段线性变换去雾的函数表达式是什么

分段线性变换去雾的函数表达式如下所示：

import numpy as np

def dehaze(image, t, A, omega=0.95, epsilon=1e-6):
    # 预处理
    t = np.clip(t, epsilon, 1)  # 将透射率限制在 [epsilon, 1] 范围内
    t_smooth = guided_filter(image, t, radius=40, epsilon=1e-3)  # 使用引导滤波器对透射率进行平滑处理
    
    # 分段线性变换
    result = np.zeros_like(image)
    for c in range(3):
        result[:, :, c] = (image[:, :, c] - A[c]) / t_smooth + A[c]
    
    # 颜色修正
    result = np.clip(result, 0, 255).astype(np.uint8)  # 将像素值限制在 [0, 255] 范围内
    
    # 对比度增强
    result = contrast_enhancement(result, omega)
    
    return result

其中，`image` 是输入图像，`t` 是透射率图像，`A` 是全球大气光照，`omega` 是对比度增强参数，`epsilon` 是一个很小的正数，用于避免除零错误。

相关问题

分段线性变换函数matlab

分段线性变换函数可以使用MATLAB中的piecewise函数来实现。下面是一个示例代码，其中使用piecewise函数定义了一个分段线性变换函数：

clear; close all;
Image = im2double(imread('input.jpg')); % 读取图像
[h, w] = size(Image); % 获取图像尺寸

% 定义分段线性变换函数
output = piecewise(Image, [0, 0.5, 1], [0, 0.8, 1]);

% 显示原始图像和处理后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(Image); title('原始图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(output); title('分段线性变换后的图像');

在上述代码中，我们首先通过imread函数读取了一张图像，并将其转换为双精度格式。然后，我们使用piecewise函数定义了一个分段线性变换函数。piecewise函数接受三个参数，第一个参数是输入图像，第二个参数是定义分段线性变换的阈值数组，第三个参数是对应的输出值数组。

在本例中，我们定义了三个阈值：0、0.5和1，并对应地分别定义了三个输出值：0、0.8和1。这样，输入图像中的灰度值在0到0.5范围内的像素将被映射到输出图像中的0值，灰度值在0.5到1范围内的像素将被映射到输出图像中的0.8值，灰度值大于1的像素将被映射到输出图像中的1值。

最后，我们使用subplot函数将原始图像和处理后的图像显示在一个图像窗口中。

图像去雾python代码分段线性变换

图像去雾是一个常见的图像处理任务，分段线性变换是其中一种常用的去雾方法。下面是使用Python实现图像去雾的分段线性变换代码：

import cv2
import numpy as np

def dehaze_linear(img, t, A):
    # 计算透射率
    t = np.clip(t, 0.1, 1)  # 将透射率限制在[0.1, 1]范围内
    t = cv2.GaussianBlur(t, (15, 15), 0)  # 对透射率进行高斯模糊

    # 估计大气光
    A = np.array(A)
    A = A.astype(np.float64) / 255.0

    # 分段线性变换
    result = np.zeros_like(img, dtype=np.float64)
    for i in range(3):
        result[:, :, i] = (img[:, :, i].astype(np.float64) - A[i]) / t + A[i]
    result = np.clip(result, 0, 255)  # 将像素值限制在[0, 255]范围内
    result = result.astype(np.uint8)

    return result

# 调用示例
image = cv2.imread('input.jpg')  # 输入图像
transmission = cv2.imread('transmission.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 透射率图像
atmospheric_light = [200, 200, 200]  # 大气光估计值

result = dehaze_linear(image, transmission, atmospheric_light)

cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)

这段代码使用OpenCV库实现了图像的去雾过程。其中，`img`是输入图像，`t`是透射率图像，`A`是大气光估计值。函数将返回去雾后的图像。