何恺明的暗通道先验（dark channel prior）去雾算法是CV界去雾领域很有名的算法，关于该算法的论文"Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior"一举获得2009年CVPR最佳论文。作者统计了大量的无雾图像，发现一条规律：每一幅图像的每一个像素的RGB三个颜色通道中，总有一个通道的灰度值很低。基于这个几乎可以视作是定理的先验知识
前一阶段做项目用到了 何凯明的这篇文章中的算法，闲来无事，总结一下。 其实，对于图像去雾，去模糊，去噪声问题，数学模型都非常接近，而且非常简单，由于数学模型非常简单，如何有效的估计其中的参数就是重点了。以前有大量的文章是基于先验假设的，这类方法有很大的局限性，而何凯明的这篇文章的确是给出了一个去雾问题的比较好的模型。-------------------------------先介绍一下
我们已经了解了暗通道图像去雾算法的基本原理，下面我们来编程实现，然后对结果再做一些讨论。上述代码中调用了几个函数，限于篇幅这里仅给出其中的暗通道处理函数，其余函数读者可以尝试自己写写看，当然其中最关键的就是暗通道处理函数，这也是算法的核心内容。另外，代码里我们使用了导向滤波函数，导向滤波代码来自何恺明博士，读者可以访问他的网页获得源码，已经论文的原文，链接如下：http://research.mi
要点本文提出了一个简单而有效的图像暗通道先验，以去除单一输入图像中的雾霾。暗通道先验是室外无霾图像的一种统计。它是基于一个关键的观测结果，即在室外无霾图像中，大多数局部区域包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。利用该先验知识和雾霾成像模型，可以直接估计雾霾的厚度，恢复出高质量的无雾霾图像。一、引言本文中提出了一种新的暗通道先验去雾方法。暗通道先验是基于室外无霾图像的统计信息。我们
经典去雾算法-何凯明09年提出暗通道先验去雾(Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior) 暗通道去雾公式：I(x) = f(x)*t(x) + (1 – t(x))*A &nbs
在中介绍了图像去雾的相关研究方法，发现目前为止在图像去雾方面，何凯明博士基于暗通道先验的算法具有很好的效果，关于该方法的介绍也很多，本篇作下学习笔记和个人理解：Retinex背景知识
（1）图像去雾过程就是根据 I(x) 求解 J(x) 的过程。从上面的公式可以看出，基于物理模型的去雾算法本质是根据已知的有雾图像 I(x) 求出透射率 t(x) 和全局大气光成分
暗通道去雾算法原理及实现 1. 算法原理。暗通道。
所谓暗通道是一个基本假设，这个假设认为，在绝大多数的非天空的局部区域中，某一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值。这个其实很容易理解，实际生活中造成这个假设的原因有很多，比如汽车，建筑物或者城市中的阴影，或者说色彩鲜艳的物体或表面(比如绿色的树叶，各种鲜艳的花，或者蓝色绿色的睡眠)，颜色较暗的物体或者表面，这些景物的暗通道总是变现为
1、基本概念（1）景深：物体离相机的距离。用亮度表示景深，颜色越亮说明深度越大距离越远（2）图像去雾的目的：恢复清晰度，估计景深2、去雾模型这个公式中已知的为I有雾图像，未知数有J、A大气光、t透射率，因为这个公式有多组解，所以此问题称为ill-posed病态问题，加入先验信息后才能成为well-posed良态问题，去雾的目的是得到清晰图像J，确定A和t后才能得到J 其中 β&
基于导向滤波的暗通道先验去雾算法（Python语言，可直接运行）1 编译环境2 原理介绍2.1 暗通道先验2.1.1 暗通道先验理论与去雾模型2.1.2 处理步骤2.2 导向滤波求t(x)3 代码4 处理结果4.1 第一组结果及其比较，暗通道图 基于暗通道优先的单幅图像去雾算法（Matlab/C++）算法原理： 参见论文：Single Image Haze Removal Using Dark&nb
一、前言近期打算研读一下何博士第一篇文章，复现其论文算法，主要参考的博文有：[1] Kaiming He论文心得 [2] 论文原理、实现与效果 [5] 基于颜色衰减先验去雾算法 关键词：暗通道先验、matlab鼠标交互、plot更新绘制点这是第一部分工作，主要验证暗通道先验理论，参考了[5]中资料。 二、实现暗通道先验：“在绝大多数非天空的局部区域里，某一些
1 简介雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球表面，所以也可以看作是接近地面的云。霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致
原创
2022-03-03 18:22:41
459阅读
图像的去雾算法原理及实现：本文主要是实现的是基于暗通道处理的去雾。有部分是看论文直接翻译而来，如有错误，欢迎评论区指出，当然您也可以直接阅读原文。一、原理暗通道先验解释：说明：何凯明博士的论文中统计了5000多副图像的特征，证明了暗通道先验理论的普遍性，因此我们可以粗略的认为是一条定理。先看什么是暗通道先验：在绝大多数图像局部区域里，有一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值，该区域光强度的最小
图像去雾最好的算法原型最好的莫过于何凯明博士的论文--好好阅读，必有灵感在接下来的博客中，我会分步介绍各个图像去雾算法的研究和对比，在这里，首先介绍最经典的何凯明博士的暗通道去雾算法了，后面的博客有关于何博士算法的改进，有其他去雾算法的测试对比。暗通道去雾算法暗通道去雾算法，在其他博客都有详细的介绍，在这里我也是借鉴其他各位总结的东西，写点内容。  
最近刚开始学图像处理方面的知识，对很多专业名词都并不了解，所以记录一下这方面的知识：通常彩色图像都包括三个通道，即RGB三通道，也可以理解而成一张图片又三层同样大小的RGB（光学三原色：红绿蓝）三色堆叠而成，而图片实质上是由一个个像素组成的，对应于RGB三色来说，每一种颜色都是由这三原色组合而成，比如红色为（255，0，0），绿色为（0，255，0），粉红为（255，192，203），也就是说一张
去雾基于图像增强不对图像降质本质原因进行研究，认为有雾图像模糊是图像对比度下降。通过提高对比度来改善图像效果。该方法不能彻底去除雾气，可能会有雾气残剩、细节模糊、色彩比例失衡等现象。主要方法包括：直方图均衡化、小波变换等等。直方图均衡化优点：简单可行，单景深图像复原效果好。局部细节增强。缺点：难以反映多景深图像中景深变化，局部块效应出现。小波变换通过多尺度，图像对比度增强。认为雾对图像高频部分影响
11.1 暗通道优先的图像去雾算法图像增强与图像修复二者之间有一定交叉，尽管它们一个强调客观标准，一个强调主观标准，但毕竟最终的结果都改善了图像的质量。图像去雾就是这两种技术彼此交叉领域中最典型的代表。如果将雾霾看作是一种噪声，那么去除雾霾的标准显然是非常客观的，也就是要将图像恢复至没有雾霾下所获取的情况。但是如果将在雾霾环境下拍摄的照片就看作是一种图像本来的面貌，那么去雾显
⛄一、简介1 暗通道先验图像去雾方法1.1 光线透射率模型 光在传播中由于散射使得从光源发出的辐射只有部分能到达接收传感器，其他则被散射到传播介质中。假设距离较小时散射光强与距离是线性关系，当光源距离传感器无限接近时，光的衰减值可近似为：Br，其中β为空气的散射系数；r为光源与传感器间的距离。大气密度均匀时，光线透射率的数学模型为： 式中：D为场景深度；t为光线透射率，用于量化传感器接收光强与光源
1、图像去雾算法分类：图像去雾分为图像恢复和图像增强，在图像恢复中又分为单图像去雾和多图像去雾，图像去雾中使用的物理模型是大气散射模型2、与雾相关的特征（1）暗通道先验：清晰图像块的RGB颜色空间中有一个通道很暗（数值很低甚至接近于零）。暗通道为局部区域中所有像素颜色的最小值:：暗通道先验可直接用于估计透射率t(x)，t(x)正比于1-D(x)。（2）最大化对比度：根据大气散射模型，图像的对比度因
