基于Python的图像去雾项目代码实现

基于Python的图像去雾项目的代码实现可以分为以下几个步骤：

1. 导入所需的库：

   import cv2
   import numpy as np

2. 加载图像：

   img = cv2.imread('input.jpg')

3. 预处理：

   gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4. 估计大气光：

   dark_channel = np.min(gray, axis=2)
   top_percent = 0.001
   pixels = dark_channel.size
   num_pixels = int(pixels * top_percent)
   dark_channel_flat = dark_channel.flatten()
   dark_channel_flat_sorted = np.sort(dark_channel_flat)
   atmospheric_light = np.mean(dark_channel_flat_sorted[-num_pixels:])

5. 估计透射率：

   window_size = 15
   omega = 0.95
   mean_filter = cv2.blur(gray, (window_size, window_size))
   transmission = 1 - omega * dark_channel / mean_filter

6. 修复透射率：

   guided_filter = cv2.ximgproc.createGuidedFilter(gray, window_size, eps)
   transmission_filtered = guided_filter.filter(transmission)

7. 恢复原始图像：

   t = np.maximum(transmission_filtered, 0.1)
   restored = np.empty_like(img)
   for i in range(3):
       restored[:, :, i] = (img[:, :, i] - atmospheric_light) / t + atmospheric_light
       restored[:, :, i] = np.clip(restored[:, :, i], 0, 255)

8. 保存结果：

   cv2.imwrite('output.jpg', restored)

以上是一个简单的基于Python的图像去雾项目的代码实现。你可以根据需要进行调整和优化。