aod去雾算法原理

aod去雾算法原理
AOD（Atmospheric Optical Depth）去雾算法是一种常见的图像
去雾方法，其原理基于大气光学模型和图像退化模型。

在自然环境中，由于大气散射和吸收作用，图像中物体的颜色和亮度会受到影响，呈
现出模糊、低对比度、色彩暗淡等现象。

AOD去雾算法通过估计大气光学深度来消除这种影响，使得图像更加清晰、鲜明。

AOD去雾算法的核心思想是利用大气光学模型推断出未受影响的
透射率和散射率，从而恢复出原图像。

根据大气光学模型，通过光线
传播公式可以得到到达观察者的光线经过大气后的衰减量，即大气光
学深度。

AOD去雾算法通过测量被拍摄物体与不同距离的大气中白色物体亮度之间的变化，就可以求出大气光学深度，进一步推断出散射率
和透射率。

具体地说，在AOD去雾算法中，首先需要对原图像进行预处理，
去除图像中的噪声和背景干扰等。

然后，通过估计图像中具有高对比
度且不受到大气散射影响的区域，即白色物体，来计算大气光学深度。

对于每个像素，可以根据大气光学模型计算出透射率，然后根据图像
退化模型对图像进行去雾处理，即用透射率对原图像进行补偿。

最后，为了保证图像中亮度和对比度的一致性，可以进行后期调整处理。

总的来说，AOD去雾算法的核心原理是基于大气光学和图像退化
模型，利用大气光学深度推断出图像的散射率和透射率，从而恢复出
原始图像。

该算法尤其适用于户外场景拍摄的照片去雾处理，可以显
著提高图像质量和视觉效果。