请写一段图像去雾后处理代码

以下是一段常用的基于暗通道先验的图像去雾处理代码：

import cv2
import numpy as np

def dehaze(img, t=0.1, w=0.95, A=220):
    """
    基于暗通道先验的图像去雾处理
    :param img: 待处理的图像
    :param t: 大气光照射系数
    :param w: 调整因子
    :param A: 透射率的初始值
    :return: 去雾后的图像
    """
    # 1. 计算暗通道图像
    I_dark = cv2.min(cv2.min(img, axis=2), axis=0)

    # 2. 估计大气光照
    h, w = I_dark.shape
    num_pixel = h * w
    num_dark = int(num_pixel * t)
    index_vector = np.argpartition(I_dark.ravel(), num_dark-1)
    top_indices = index_vector[:num_dark]
    A_est = np.mean(img.reshape(-1, 3)[top_indices], axis=0)

    # 3. 估计透射率
    img_normalized = np.divide(img, A_est)
    I_dark_normalized = np.divide(I_dark, A_est)
    A_est_normalized = np.divide(A_est, np.max(A_est))
    t_est = 1 - w * I_dark_normalized

    # 4. 修复低透射率区域的颜色
    t_est_bounded = np.maximum(t_est, 0.1)
    img_dehazed = np.divide(img_normalized - A_est_normalized, np.stack([t_est_bounded]*3, axis=2)) + A_est_normalized

    # 5. 调整亮度
    img_dehazed = np.clip(img_dehazed * 255, 0, 255).astype(np.uint8)

    return img_dehazed

注：此代码仅供参考，具体实现可能会因应用场景而有所不同。