图像去雾的原始对偶算法

图像去雾是计算机视觉领域的一个研究方向，旨在从有雾的图像中恢复出真实场景的图像。原始对偶算法是一种基于能量函数的图像去雾方法，它的主要思路是在能量函数中引入对偶变量，并通过最小化能量函数来恢复无雾图像。

具体来说，原始对偶算法的能量函数包含两部分：数据项和正则项。数据项用于度量图像的失真程度，正则项则用于约束图像的平滑性。为了引入对偶变量，我们将正则项转化为对偶形式。然后，通过对能量函数进行变分推导，可以得到一组偏微分方程，即原始对偶方程组。该方程组包含两个方程：一个是原始方程，另一个是对偶方程。原始方程用于更新原图像，对偶方程用于更新对偶变量。

在算法的实现中，我们使用迭代的方式来求解原始对偶方程组。每一次迭代，我们首先使用原始方程更新原图像，然后使用对偶方程更新对偶变量。最后，我们将原图像和对偶变量组合起来得到去雾图像。

原始对偶算法具有较好的去雾效果，尤其适用于图像中存在较强纹理时的情况。但是，它也存在一些缺点，比如算法参数设置较为敏感、计算量较大等。