暗通道去雾 Python 实现
1. 总览
在这篇文章中，我将教给你如何使用 Python 实现暗通道去雾算法。暗通道去雾是一种常用的图像去雾算法，通过识别图像的暗通道来估计场景中的气体浓度，从而实现去除雾霾的效果。
2. 算法流程
下面是暗通道去雾算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 加载输入图像 |
| 3 | 估计图像的暗通道 |
| 4 | 估计大气光照 |
| 5 | 估计透射率 |
| 6 | 修复估计的透射率 |
| 7 | 去除雾霾 |
| 8 | 保存结果 |
下面我们逐步进行讲解每个步骤所需要做的事情以及相应的代码。
3. 导入所需的库和模块
首先，我们需要导入一些 Python 的库和模块，以便实现暗通道去雾算法。以下是所需的库和模块：
import numpy as np
import cv2
4. 加载输入图像
接下来，我们需要加载输入图像。你可以使用 OpenCV 库中的 cv2.imread() 方法来加载图像。以下是加载图像的代码：
image = cv2.imread('input.jpg')
5. 估计图像的暗通道
暗通道是图像中像素最小值的一个估计。通过计算图像每个像素的 RGB 通道的最小值，我们可以得到图像的暗通道。以下是估计暗通道的代码：
dark_channel = np.min(image, axis=2)
6. 估计大气光照
大气光照是图像中最亮的像素之一。我们可以通过在暗通道中选择一些像素并找到其对应的原图像像素来估计大气光照。以下是估计大气光照的代码：
top_percent = 0.001 # 选择暗通道中最亮的像素的百分比
pixel_count = int(dark_channel.size * top_percent)
indices = np.argpartition(dark_channel, -pixel_count)
atmospheric_light = np.max(image[indices[-pixel_count:]])
7. 估计透射率
透射率是图像中每个像素受到雾霾影响的程度。我们可以通过计算每个像素在暗通道中的相对亮度来估计透射率。以下是估计透射率的代码：
t = 1 - 0.95 * (dark_channel / atmospheric_light)
8. 修复估计的透射率
由于透射率的估计通常会产生一些噪点，我们需要对其进行修复，以提高去雾效果。我们可以使用 Guided Filter 算法来平滑透射率。以下是修复透射率的代码：
radius = 15 # Guided Filter 的半径
epsilon = 0.0001 # Guided Filter 的 epsilon 参数
transmission = cv2.ximgproc.guidedFilter(image.astype(np.float32), t.astype(np.float32), radius, epsilon)
9. 去除雾霾
最后，我们可以使用透射率和大气光照来去除图像中的雾霾。以下是去除雾霾的代码：
dehazed_image = np.zeros(image.shape, image.dtype)
for c in range(3):
dehazed_image[:,:,c] = (image[:,:,c] - atmospheric_light) / np.maximum(transmission, 0.1) + atmospheric_light
10. 保存结果
最后，我们可以使用 OpenCV 库中的 cv2.imwrite() 方法将结果保存到磁盘上的图像
