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。