暗通道去雾算法python

暗通道去雾算法是一种用来去除雾霾影响的图像处理算法。该算法的核心思想是利用图像中存在的暗通道信息，将暗通道的最小值作为雾量的估计值，然后利用估计雾量和气溶胶模型的约束条件去除雾霾。这种算法对曝光不足或高噪声的图像也适用。

在Python中实现暗通道去雾算法可以参考以下步骤：

1. 加载图像，将RGB图像转换成浮点数图像。

2. 计算每个像素点的暗通道值，即搜索一个范围内的像素点获取最小通道值，此处范围设定为15像素。

3. 通过暗通道值估计图像的雾量，公式为：A = 1 - 0.95 * min(channel)/255，其中channel代表每个像素点的最小通道值。

4. 根据气溶胶模型去除雾霾，利用公式：I = (J - A) / max(A, t) + A * d，其中J是原始图像，I是去雾图像，t代表大气光的透视比例，d代表对比度增强值。

5. 将浮点数图像转换成0-255范围内的整数图像。

以上是Python中实现暗通道去雾算法的基本步骤，实现时需要注意避免过度去雾，同时对于大气光的估计也有较高的要求，需要根据具体情况进行调整。

相关问题

暗通道去雾算法 python opencv

暗通道去雾算法是一种常用的图像去雾算法，适用于雾霾天气下的图像处理。下面我们将使用Python的OpenCV库来实现该算法。

首先，我们需要导入OpenCV库并读取原始图像。可以使用`cv2.imread()`函数来读取图像。

import cv2

# 读取原始图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

然后，我们需要计算图像的暗通道。暗通道是指在一个局部小区域内，图像中最小像素值对应的通道。可以通过以下步骤来计算暗通道：

1. 将图像转换成灰度图像，可以使用`cv2.cvtColor()`函数来实现。
2. 创建一个与原始图像相同大小的空白图像作为输出结果。
3. 对于每个像素位置，计算其对应局部小区域的最小像素值，并将其赋值给输出图像。

# 转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 创建空白图像
dark_channel = np.zeros_like(gray)

# 计算暗通道
for i in range(image.shape[0]):
    for j in range(image.shape[1]):
        neighborhood = gray[max(0, i-15):min(gray.shape[0], i+15), max(0, j-15):min(gray.shape[1], j+15)]
        dark_channel[i][j] = np.min(neighborhood)

接下来，我们需要计算全局大气光A。全局大气光是指图像中像素值最高的区域，代表了环境中的雾浓度。可以通过以下步骤来计算全局大气光：

1. 根据暗通道图像，选择图像中亮度值较高的像素位置。
2. 在这些像素位置中选择其亮度值最高的像素位置作为全局大气光。

# 选择图像中亮度值较高的像素
brightest_pixels = np.unravel_index(np.argsort(dark_channel.flatten())[-0.001 * dark_channel.size:], dark_channel.shape)
brightest_values = gray[brightest_pixels]

# 在亮度值较高的像素中选择亮度值最高的像素
A = np.max(brightest_values)

最后，我们可以根据以下公式来恢复去雾图像：

t = 1 - 0.95 * dark_channel / A
t = np.clip(t, 0.1, 1.0)

result = np.zeros_like(image)
for c in range(3):
    result[:, :, c] = (image[:, :, c] - A) / t + A

将最终结果保存到文件中：

cv2.imwrite('path_to_result.jpg', result)

通过以上步骤，我们可以使用Python的OpenCV库来实现暗通道去雾算法。

暗通道去雾算法python代码

暗通道去雾(Dark Channel Prior, DCP)是一种基于图像直方图特征的去雾技术。它假设在清晰图像中，有某些像素通常对应的是完全透明的部分（如天空），在雾天场景下其亮度值会非常低，即所谓的“暗通道”。下面是一个简单的Python代码片段，使用OpenCV库实现DCP算法：

import cv2
import numpy as np

def remove_fog(image):
    # 将图像转换为灰度
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 计算每个像素通道的直方图
    hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256])
    
    # 找到暗通道（直方图最低点）
    min_val, _ = np.min(hist)
    _, argmin = np.argwhere(hist == min_val)[0]
    
    # 对全图像应用暗通道的阈值
    mask = np.where(gray == argmin, 1, 0).astype(np.float32)

    # 使用mask对原图像做分层处理，恢复清晰部分
    dehazed = image * (1 - mask) + np.median(image, axis=(0, 1))[:, :, np.newaxis] * mask
    
    return dehazed

# 加载图像并去雾
input_image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
dehazed_image = remove_fog(input_image)

# 显示原图和去雾后的结果
cv2.imshow('Original Image', input_image)
cv2.imshow('Dehazed Image', dehazed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()