自适应对比度增强去雾算法原理

自适应对比度增强去雾算法的原理基于以下两个假设：

1. 对于同一场景，天空不同的位置存在不同的透射率。
2. 雾天下的图像中，同一区域内不同像素间的对比度会因为透射率的不同而变化。

基于以上假设，自适应对比度增强去雾算法分为以下步骤：

1. 估计透射率：通过计算图像中不同区域的亮度值的方差来估计该区域的透射率，即方差越小，透射率越大。
2. 估计全局大气光：对图像的亮度值进行排序，取最亮的像素作为全局大气光。
3. 对图像进行去雾处理：对于每个像素，通过减去该像素的透射率乘以全局大气光，得到去雾后的像素值。
4. 自适应对比度增强：通过计算图像中不同区域的亮度值的均值和标准差，来确定每个区域的对比度增强因子，将像素值乘以对应的增强因子。

通过以上步骤，自适应对比度增强去雾算法能够去除雾天下图像中的雾气，并且增强图像的对比度，提高图像的清晰度和可视性。