opencv 图片去雾算法

OpenCV 中提供了一些去雾算法，以下是其中两种比较常用的算法：

1. 基于暗通道先验的去雾算法：

该算法的基本思想是利用图像中的暗通道先验，通过估计图像中的全局大气光来去除雾霾。具体步骤如下：

1.1 计算暗通道

对于输入的彩色图像 $I(x)$，我们首先需要计算出该图像的暗通道 $J(x)$，公式如下：

$$
J(x)=\min_{c\in\{R,G,B\}}(I_c(x))
$$

其中，$c$ 表示颜色通道，$R,G,B$ 分别表示红、绿、蓝三个颜色通道。

1.2 估计大气光

在暗通道图像上进行滤波，得到最亮的像素点，即为图像中的大气光 $A$。具体做法是对暗通道图像进行一定半径的最大值滤波，得到一幅图像 $J_{max}(x)$，然后在 $J_{max}(x)$ 中找到一个像素点 $p$，使得：

$$
A=\max_{p\in I}J_{max}(p)
$$

1.3 恢复图像

根据大气光的估计值，我们可以得到恢复后的图像 $I_t(x)$，公式如下：

$$
I_t(x)=\frac{I(x)-A}{\max(\alpha(x),t)}+A
$$

其中，$t$ 是一个常数，用来控制图像的对比度，$\alpha(x)$ 是透射率，可以通过下面的公式计算得到：

$$
\alpha(x)=1-\omega\min_{c\in\{R,G,B\}}\left(\frac{I_c(x)}{A}\right)
$$

其中，$\omega$ 是一个常数，用来控制透射率的平滑程度。

2. 基于暗通道先验和双边滤波的去雾算法：

该算法在基于暗通道先验的算法基础上，加入了双边滤波，可以更好地保留图像的细节。具体步骤如下：

2.1 估计大气光

同基于暗通道先验的算法。

2.2 估计透射率

对原始图像进行双边滤波，得到模糊图像 $I_b(x)$，然后在模糊图像上进行暗通道先验计算，得到透射率 $\alpha(x)$。

2.3 恢复图像

同基于暗通道先验的算法。

以上就是 OpenCV 中两种常见的去雾算法。你可以在 OpenCV 的文档中找到相应的 API 和使用方法。