暗通道去雾算法原理
暗通道优先的图像去雾算法（上）
暗通道优先的图像去雾算法（上）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，虽然它们⼀个强调客观标准，⼀个强调主观标准，但毕竟终于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。
假设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。
可是假设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，那么去雾显然就是⼈们为了改善主观视觉质量⽽对图像所进⾏的⼀种增强。
早期图像去雾的研究并没有得到应有的重视，⾮常多⼈觉得它的实际意义不⼤，甚⾄觉得所谓的去雾算法多是些华⽽不实的花拳绣腿，缺乏学术上的价值。
然⽽，⽃转星移，时易世变。
⼀⽅⾯随着⼤⽓污染的⽇益严重，设法改善⾃⼰主动获取的图像质量其意义不⾔⽽喻。
还有⼀⽅⾯，随着数码设备的普及，消费类电⼦产品的市场也催⽣出很多新的需求，当中⼈们对所拍照⽚质量的修正和优化就是⼀个显⽽易见的需求。
说到图像去雾，就不得不提到由何恺明博⼠等⼈提出的基于暗通道的图像去雾算法。
这个算法因其新颖的思路和理想的效果⽽⼴受关注，相关论⽂也曾于2009年荣获CVPR最佳论⽂奖，同⼀时候也是该奖设⽴以来，⾸次由亚洲学者获颁此殊荣。
如今结果已经⽐較细腻了，可是显然图像有些暗。
何博⼠在论⽂中也有提及直接暗通道算法的结果会是⽐較暗的。
下⼀篇⽂章中，我们将给出在MATLAB中实现的源码，并对过暗的图像添加曝光和⾃⼰主动⾊阶，从⽽得到完美的去雾图像。
未完，待续。
（特别说明：本⽂是从我未出版的新书中抽选出来的，所以⾏⽂中读者可能会感觉有些地⽅好像会有对其它章节内容的引⽤或者提及，或者某些插图的编号直接编到了图11-X，可是这并最好还是碍你对本⽂的阅读和理解）。
去雾算法的原理
去雾算法的原理雾天拍照或者看监控画面的时候，那雾蒙蒙的感觉真的很讨厌，啥都看不清楚。
不过呢，有个超酷的东西叫去雾算法，就像一个魔法一样，能把雾给驱散，让画面变得清晰起来。
咱们先来说说雾是怎么影响画面的哈。
雾就像是一个调皮捣蛋的小坏蛋，它会让光线变得乱七八糟的。
本来好好的光线，直直地从物体上反射到咱们眼睛或者摄像头里，雾一来，就把光线给散射得到处都是。
这就好比一群规规矩矩排队的小朋友，突然来了个调皮鬼，把大家都撞得东倒西歪，乱成一团。
所以咱们看到的画面就变得白茫茫的，远处的东西就像被一层白色的纱给盖住了，细节啥的都看不到了。
那去雾算法是怎么来应对这个调皮的雾呢？有一种比较常见的原理是基于物理模型的。
想象一下，雾里的光线传播就像是一场复杂的旅程。
去雾算法就像是一个超级聪明的导游，它知道光线在雾里的传播规律。
这个算法会假设雾是均匀分布的，虽然实际情况可能不完全是这样，但这是个很好的开始。
它会根据一些数学公式，来计算雾对光线的影响程度。
比如说，它会考虑到雾的浓度、光线的衰减等等因素。
就好像这个导游知道路上有多少个小坑洼（雾的浓度），会让游客（光线）走得多艰难（光线衰减），然后想办法把这些影响去掉，让游客能顺利到达目的地（让画面清晰）。
还有一种基于暗通道先验的去雾算法也很有趣呢。
暗通道是啥呢？简单来说，在没有雾的自然图像里，大多数局部区域都有一些像素点是非常暗的。
可是雾一来，就把这些暗的地方都给“洗白”了。
这个算法就抓住了这个特点，先找到图像的暗通道。
然后根据暗通道里的信息来估计雾的浓度。
这就像是发现了雾这个调皮鬼留下的小尾巴，通过这个小尾巴就能知道它到底有多调皮（雾的浓度），然后就可以有针对性地把雾给赶走啦。
另外呀，有些去雾算法还会用到深度学习的方法。
这就像是请了一个超级智能的小助手，这个小助手看过无数有雾和无雾的图像，然后学会了怎么把有雾的图像变成无雾的。
它会自动从图像里提取各种特征，就像我们人看东西会注意到颜色、形状这些特征一样。
暗通道去雾算法的c++实现
暗通道去雾算法的c++实现摘要：1.暗通道去雾算法概述2.暗通道去雾算法的C++实现3.C++实现的优点与局限性4.未来发展趋势正文：一、暗通道去雾算法概述暗通道去雾算法是一种基于图像暗通道优先的图像去雾方法，该算法由何凯明博士提出，并在2009 年CVPR（计算机视觉和模式识别国际会议）上获得最佳论文奖。
该算法主要针对图像中的雾天效应，通过统计分析大量户外自然景物图片，发现晴空图像的非天空部分的局部区域内，存在一些像素至少一个颜色通道具有很低的值，该区域内各个通道的最小值接近零。
利用这一规律，可以有效地去除图像中的雾气，提高图像质量。
二、暗通道去雾算法的C++实现暗通道去雾算法的C++实现主要包括以下几个步骤：1.读取图像并转换为灰度图像2.对灰度图像进行最小值滤波，得到暗通道图像3.计算暗通道图像的透率4.根据透率恢复原始图像三、C++实现的优点与局限性C++实现的优点：1.代码结构清晰，易于理解2.利用C++的性能优势，计算速度较快3.可以方便地与其他图像处理库（如OpenCV）结合使用局限性：1.实现过程中需要处理大量图像数据，计算量较大2.如果处理大型图像，可能会导致内存不足3.算法本身具有一定的局限性，可能不适用于所有类型的雾天图像四、未来发展趋势随着深度学习和人工智能技术的发展，图像去雾算法在未来将取得更大的突破。
例如，可以尝试将深度学习技术应用于去雾算法，提高去雾效果；另外，也可以研究更加智能的算法，使其能够自动适应不同的雾天图像，提高去雾效果。
综上所述，暗通道去雾算法的C++实现具有一定的优点，但仍存在一些局限性。
图像去雾----暗通道
图像去雾----暗通道暗通道去雾算法原理及实现1. 算法原理。
基本原理来源于何凯明⼤神的CVPR09的论⽂暗通道。
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⽐较暗的状态。
所以暗通道是什么呢？其实⽐较简单，作者认为暗通道是：暗通道先验理论指出：暗通道实际上是在rgb三个通道中取最⼩值组成灰度图，然后再进⾏⼀个最⼩值滤波得到的。
我们来看⼀下有雾图像和⽆雾图像暗通道的区别：可以发现，有雾的时候会呈现⼀定的灰⾊，⽽⽆雾的时候咋会呈现⼤量的⿊⾊（像素为接近0），作者统计了5000多副图像的特征，基本都符合这样⼀条先验定理。
雾图形成模型计算机视觉中，下⾯这个雾图形成模型是被⼴泛使⽤的：其中I(x)是现有的图像（待去雾），J(x)是要恢复的原⽆雾图像，A是全球⼤⽓光成分，t(x)是透射率，现在的条件就是已知I(x)，来求J(x),显然不加任何限制的话是有⽆穷多个解的。
但是现实⽣活中，即使是晴天⽩云，空⽓中也会存在⼀些颗粒，看远⽅的物体还是能够感觉到雾的影响，另外，雾的存在可以让⼈们感觉到景深的存在，所以我们保留⼀部分的雾，上式修正为：其中w是[0-1]之间的⼀个值，⼀般取0.95差不多。
上⾯的推导都是假设全球⼤⽓光是已知的，实际中，我们可以借助暗通道图来从有雾图像中来获取该值：1. 从暗通道图中按照亮度⼤⼩取前0.1%的像素。
2. 在这些位置中，在原始图像中寻找对应具有最⾼亮度点的值，作为A值。
到这⾥，我们就可以进⾏⽆雾图像的恢复了：当投射图t很⼩时，会导致J的值偏⼤，会导致图⽚某些地⽅过爆，所以⼀般可以设置⼀个阈值来限制，我们设置⼀个阈值：⼀般设置较⼩，0.1即可。
暗通道去雾算法的流程
暗通道去雾算法的流程
1）计算暗通道：首先计算图像的暗通道，暗通道从多个颜色通道中取最小值，该值代表了特定像素的整体暗度，像素点越暗，对应的暗通道值越小。
2）计算暗通道图：将所有像素点的暗通道值组合成暗通道图，用来表示各个像素的暗度。
3）计算暗通道掩模：根据暗通道图中的暗度，计算暗通道掩模，掩模像素值越大，表示图像越暗。
4）去除雾气：利用暗通道掩模去除雾气，可以得到去雾后的图像。
5）视差法补偿缺失：由于去雾后的图像中可能会存在部分信息缺失的情况，可以使用视差法补偿缺失的信息，使图像更加清晰。
以上就是暗通道去雾算法的基本处理流程，它是一种非常高效、快速的去雾技术，可以大大减少图像处理的时间，提高处理效率。
暗通道去雾算法相比传统去雾技术，无论是从处理速度还是处理质量来说，都具有明显的优势。
暗通道去雾算法原理
暗通道去雾算法原理暗通道去雾算法是一种常用的图像去雾方法，它基于暗通道先验原理，在图像中预先找到暗通道并利用其估计场景深度和大气光，从而去除图像中的雾霾。
该算法具有计算速度快、效果稳定等优点，在计算机视觉、图像处理等领域具有广泛的应用。
下面我们将详细介绍暗通道去雾算法的原理。
一、判定暗通道对于一张含有雾的图片I，其在某个像素位置的亮度值可以表示为I(x)，其中x为该像素的坐标位置。
根据图像去雾的基本原则，假设原始场景的亮度值为J(x)，则I(x)可以被表示为：I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))其中t(x)表示该像素处的透射率，A表示场景的大气光，1-t(x)表示该像素的反射率。
对于一张图像，其暗通道一般可以通过以下公式计算：Dc(x)=min(min(Jr,Jg),Jb)其中Dc表示暗通道，Jr,Jg,Jb分别表示图片每个像素点处的红、绿、蓝通道的值。
该公式的物理意义是，在具有较强雾霾的区域，颜色值越小的像素点更容易透过雾霾，因此在暗通道中颜色值最小的像素点更可能是无雾情况下的颜色。
二、估计大气光在使用暗通道先验原理求图像场景深度之前，需要先估计图片中的大气光。
根据上述公式，Dc的最小值与大气光A具有关联，可以通过以下公式计算：A=argmax(I(x))其中argmax表示取所有像素点中亮度值最大的像素点的位置，该位置即为大气光所在位置。
由于大气光通常在图片中位置比较靠近，因此可以针对一个较小的图片区域进行计算，以提高速度和准确性。
需要注意的是，由于图像中可能存在比大气光更亮的物体，如光源等，因此在计算大气光时需要对这些物体作出排除。
三、估计场景深度场景深度是指光线在经过物体时所穿过的距离，能够用于估计透射率。
根据暗通道先验原理，可以使用暗通道估计场景深度。
具体而言，可以通过以下公式计算场景深度：t(x)=1-ωmin(D(x)/A)其中ω表示全局透射率的权重，通常设置在0.95左右。
基于改进暗通道算法的fpga内窥镜去雾实现方法
基于改进暗通道算法的FPGA内窥镜去雾实现方法近年来，随着硬件加速技术的发展，FPGA在图像处理领域得到了广泛的应用。
FPGA作为一种可编程逻辑器件，具有并行计算能力和低功耗特性，对于图像处理任务有着独特的优势。
本文将介绍基于改进暗通道算法的FPGA内窥镜去雾实现方法，通过对暗通道算法的改进来提高去雾效果，并结合FPGA的并行计算能力实现实时高效的去雾处理。
一、暗通道算法原理简介1. 暗通道概念暗通道是指在自然景物中，非遮挡物体在任意方向上的最小亮度。
根据暗通道先验原理，雾天中景物的某些区域在任意方向上都会存在较低的亮度值。
暗通道像素的取值可以被视为雾浓度和全球辐射下雾图像的透射率的函数。
2. 暗通道先验原理暗通道先验原理表明，在自然景物图像中，非遮挡物体的暗通道在任意方向上的最小值非常小。
基于此原理，我们可以利用这一性质来估计雾图像的透射率。
在去雾算法中，通过估计暗通道图像可以更准确地获取透射率，从而达到更好的去雾效果。
二、改进暗通道算法1. 原始暗通道算法存在的问题原始暗通道算法在处理一些特殊情况下会出现较大的误差，例如在存在大块均匀颜色区域或者含有高频纹理的图像中，透射率估计不准确，导致去雾效果不佳。
2. 改进算法的方法为了解决原始暗通道算法的问题，可以采取如下改进方法：（1）引入先验信息。
利用场景的先验信息，如雾天中天空的颜色通常为蓝色，可以根据此信息对透射率进行修正。
（2）结合边缘信息。
通过引入边缘信息，将边缘像素的透射率值适当提高，以减少边缘模糊现象。
（3）多尺度分析。
对图像进行多尺度分析，得到不同尺度下的透射率估计，综合考虑各尺度结果来获得更准确的透射率估计。
三、FPGA内窥镜去雾实现方法1. FPGA硬件加速的优势FPGA作为一种可编程逻辑器件，具有并行计算能力和可编程性的特点，相比于CPU和GPU具有更低的功耗和更高的灵活性。
在图像处理领域，FPGA可以实现高效的并行计算，对于实时图像处理任务有着独特的优势。
基于暗通道的图像去雾处理方法
基于暗通道的图像去雾处理方法随着信息技术的发展，运用图像传输信息的方式也越来越普遍。
对于传统的图像来说，传输已经不是问题。
但是近些年的雾天出现增多，给室外的雾天图像中包含的信息的有效获取带来很大的困扰。
本文主要是以暗通道优先法为原理，讨论实现图像的有效去雾算法。
标签：图像处理；去雾；暗通道优先法1 研究背景相对湿度达到百分之百、水汽充足且大气层稳定时，视野模糊和能见度降低的天气现象，被称为雾。
在人口较为密集的地区，大雾的出现对当地的人们出行和当天的经济生产造成了巨大的影响。
因此，对雾天图像的处理是不可或缺的。
在数字图像处理大雾天气下的图像中，可以分为两大类，一种为图像增强（image enhancement）技术，另一类是图像修复技术（image restoration）。
图像增强是一个相对主观的判断，其最大的标准就是将图片中的图像增强到符合人眼对真实实物的认知。
在这一过程中，可能会出现部分细节的丢失。
但最终还是能大大的提高图像主体的辨识度。
图像复原是需要对已得到的退化图像进行抽象，通过已有的经验建立其退化过程的模型，依照此模型将图像复原到未退化之前。
2 基本原理2.1 图像的定义图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真，是人类社会活动中最常用的信息载体。
或者说，图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。
图像是写实的，能够很清晰的表达出客观对象的。
2.2 数字图像概念图像可以分为模拟图像和数字图像。
模拟图像是对真实的情况的记录，其可根据某种物理量的强弱变换来记录图像的具体信息，一般情况下比数字图像的记录更加精确；数字图像是运用在电子产品中的存储方式和模拟图像不一样的图像，其将一副图像看成一个二维数组，记录下每一个点的像素信息。
从数学方面解释数字图像，图像可以用一个二维函数f（x，y）来表示。
x 代表其横坐标，y代表纵坐标。
函数整体的幅值用f定义，有时可以将f认为是灰度值。
在数字图像中，图像都是从连续图像（如模拟图像中）采样后得到的。
图像处理中的去雾算法研究
图像处理中的去雾算法研究近年来，图像处理领域的技术进步迅猛，其中去雾算法也在不断地发展。
去雾算法主要是用于消除雾霾对于图像的影响，使得图像能够更加清晰、真实。
本文将对去雾算法进行研究和探讨。
一、去雾算法的基础原理在深入研究去雾算法之前，我们需要了解雾霾对于图像的影响。
雾霾主要会导致以下三个方面的影响：色彩失真、对比度降低和细节丢失。
色彩失真：由于雾霾中颗粒的漫反射和吸收，使得图像中的颜色发生变化。
蓝色色调会变得更加浅，绿色色调会变成更加黄色。
对比度降低：由于雾霾会使得远处的物体变得模糊，因此图像中的对比度降低了。
就像照相机中的曝光不足一样。
细节丢失：雾霾影响了图像的细节，是图像看起来更加模糊不清。
通过分析雾霾对图像的影响，我们可以了解去雾算法的基础原理。
去雾算法主要是基于图像的物理模型，对图像进行数学建模，并尝试去除雾霾对于图像的影响，低噪音的图像恢复。
在进行去雾处理的时候，需要对雾的物理模型、雾的浓度和色彩以及图像的物理模型进行了解和分析。
二、去雾算法的分类根据去雾算法的思路和原理，我们可以将去雾算法分为以下四类：1. 基于直接估计模型的去雾算法基于直接估计模型的去雾算法，主要是通过对于整张图像进行雾霾的估计，然后再利用估计结果进行去雾处理。
其中比较流行的算法有Dark Channel Prior和Atmospheric Scattering Model等算法。
2. 基于物理模型的去雾算法基于物理模型的去雾算法，是将图像进行物理上的建模，利用物理模型中的参数和公式进行去雾处理。
其中比较流行的算法有Multi-Scale Retinex-based Image Enhancing and Dehazing（MRSIED）算法等。
3. 基于颜色恢复的去雾算法基于颜色恢复的去雾算法，是通过对于雾霾环境下颜色进行统计分析，将图像颜色进行恢复处理。
其中比较流行的算法有Color Attenuation Prior算法等。
暗通道去雾算法matlab -回复
暗通道去雾算法matlab -回复暗通道去雾算法是一种常用的图像去雾方法，它可以有效地去除图像中的雾霾，提高图像的可视化效果和视觉质量。
本文将详细介绍暗通道去雾算法的原理、实现步骤以及在MATLAB中的应用。
一、暗通道去雾算法原理暗通道去雾算法的核心思想是利用图像的暗通道特性来估计雾霾的浓度和景深，然后通过估计的参数来去除图像中的雾霾。
暗通道是指图像中无雾像素的最小值，一般来说，无雾像素的最小值在大部分区域上都接近于零。
因此，通过对图像进行暗通道求解，可以得到雾霾的大致分布。
根据大气光模型，可以通过暗通道的信息来估计雾霾的浓度。
暗通道去雾算法的关键步骤如下：1. 暗通道估计：对输入的有雾图像，首先需要计算出其对应的暗通道图像。
利用窗口内所有像素的最小值，可以获得每个像素点的暗通道值。
最小值操作可以通过滑动窗口实现，窗口的大小需要根据具体的图像来确定。
2. 估计大气光：通过得到的暗通道图像，可以得到无雾像素的暗通道值，即第一步中的每个像素点的最小值。
根据大气光模型，无雾区域的暗通道值接近于零，而含有雾霾的区域的暗通道值较大。
因此，我们可以通过选择暗通道值最大的像素来估计大气光。
3. 估计雾霾浓度：得到了大气光之后，可以通过求解增强的图像与大气光之间的相对强度关系来估计雾霾的浓度。
将原始图像除以大气光，可以得到一幅被归一化的图像，其中雾霾浓度的估计值被包含在其中。
4. 去雾处理：最后一步是应用雾霾浓度的估计值来去除图像中的雾霾。
对于估计的图像，可以通过恢复其原始图像中的对比度和颜色信息来得到最终的去雾结果。
一种常用的方法是利用线性度估计，通过调整图像的对比度和亮度来达到去雾的效果。
二、暗通道去雾算法实现步骤在MATLAB中实现暗通道去雾算法，我们可以按照以下步骤进行：1. 读取有雾图像：首先需要从存储设备中读取含有雾霾的原始图像。
使用MATLAB提供的imread函数可以方便地读取图像，并转换为灰度图像或RGB格式的图像。
暗通道先验算法
暗通道先验算法
暗通道先验算法是一种用于图像去雾的算法，它是基于图像中存在的暗通道先验原理而设计的。
暗通道先验原理指的是，在一张自然图像中，至少有一个区域的像素值非常低，这个区域被称为暗通道。
暗通道先验算法利用这个原理，通过对暗通道的分析，来去除图像中的雾霾。
暗通道先验算法的基本思路是，先对图像进行预处理，得到图像的暗通道。
然后，根据暗通道的信息，估计出图像中的大气光照，最后利用大气光照和暗通道，对图像进行去雾处理。
具体来说，暗通道先验算法的步骤如下：
1. 预处理：对图像进行预处理，得到图像的暗通道。
预处理的方法可以是滤波、边缘检测等。
2. 估计大气光照：根据暗通道的信息，估计出图像中的大气光照。
估计的方法可以是选择暗通道中像素值最大的点作为大气光照。
3. 去雾处理：利用大气光照和暗通道，对图像进行去雾处理。
去雾处理的方法可以是根据大气光照和像素值的关系，对图像进行颜色校正。
暗通道先验算法的优点是，它不需要对图像中的雾霾进行精确的物
理模型建模，只需要利用暗通道先验原理，就可以对图像进行去雾处理。
因此，它具有较好的实用性和鲁棒性。
然而，暗通道先验算法也存在一些缺点。
首先，它对图像中的暗通道的估计需要一定的先验知识，如果先验知识不准确，就会影响去雾效果。
其次，它对图像中的大气光照的估计也需要一定的先验知识，如果先验知识不准确，就会影响去雾效果。
暗通道先验算法是一种简单有效的图像去雾算法，它利用暗通道先验原理，对图像进行去雾处理。
虽然它存在一些缺点，但是在实际应用中，它仍然具有较好的实用性和鲁棒性。
暗通道去雾算法原理及实现
暗通道去雾算法原理及实现暗通道的原理基于一个观察：在大多数情况下，自然图像中的至少一个通道在每个像素点上的值都很低，通常接近于零。
这个通道被称为暗通道，通过计算图像中每个像素点的三个通道的最小值，我们可以得到一幅灰度图像，其中像素值最低的区域就是图像中光照条件最差的区域。
算法的实现步骤如下：1.输入一幅有雾图像，对其进行预处理，如调整亮度和对比度，消除可能存在的色偏等。
2.对于每个像素点，计算其暗通道。
首先，对输入图像的每个像素点的RGB通道做最小值操作，得到一个灰度图像，即暗通道图像。
此外，为了避免算法对图像边界的影响，可以在计算暗通道时使用一个小的滑动窗口。
3.估计散射光。
根据暗通道图像，可以明显看到一些亮度较低的区域，这些区域对应着有雾气遮挡的区域。
选择其中一个较小的尺寸的窗口，计算窗口内的像素点的最小值，这个最小值就是图像中的散射光的估计值。
同时，为了避免在图像上的边缘区域估计出不准确的散射光，可以提前设定一个上限值。
4.估计全局大气光。
在有雾的场景中，由于雾气的存在，远处的物体通常会呈现出较浅的颜色。
通过在有雾图像上选择一些非遮挡区域并计算其最亮像素值，可以得到一个全局大气光的估计值。
5.去除雾气。
最后，根据估计的散射光和全局大气光的值，将每个像素点的原始颜色值进行调整，以去除图像中的雾气。
调整的公式为：去雾后的像素值=(原始像素值-全局大气光)/(1-散射光)。
通过上述步骤，就可以实现对图像的去雾处理。
暗通道去雾算法的优点是简单、高效，并且通用性强，可以应用于各种不同场景的图像处理。
然而，该算法也存在一些缺点，例如对图像边缘的处理、忽略了一些场景中的复杂光照条件等。
总的来说，暗通道去雾算法是一种简单而有效的图像去雾算法，通过利用图像中的暗通道特性来估计散射光和全局大气光，从而实现对图像中的雾气的去除。
多尺度暗通道先验去雾算法
多尺度暗通道先验去雾算法你有没有过这样的经历：早上起来，拉开窗帘，哇！外面一片迷蒙，雾霾笼罩，空气中的那层雾霾仿佛一块厚重的遮布，把整个世界都给包裹了。
你明明站在窗前，心里想着“应该可以看到远处的山吧”，可是却只能看到眼前一片灰白，根本看不清楚眼前的景象。
这种情况其实不止我们普通人会遇到，很多时候，影像处理、照片修复这些技术也会碰到类似的困扰——画面模糊不清，层次感丧失，感觉就像是整幅图都蒙上了一层水雾，完全看不见原本的美好。
所以，今天我给大家讲一个神奇的东西，它叫做“多尺度暗通道先验去雾算法”。
听起来是不是很高大上？但其实它的原理并不复杂，就像你要清晰地看见雾霾中的景象，实际上是需要从多个角度去理解雾霾的成分，然后通过这些成分把雾霾一点一点地去掉。
比方说，你眼前的雾霾就是一个不清晰的屏障，这个算法就像是给你提供了一副超级强的“眼镜”，让你可以重新看清楚本该看到的东西。
咋说呢，这个“暗通道”其实是个挺有意思的概念。
我们生活中有很多图像，其实都有一种“暗”的成分。
比如说，在阳光下，屋角的一些地方，由于光线不足，可能会显得有点阴暗。
这个“暗”是图像的一个很重要的特征。
而“暗通道”这一算法的原理就是利用图像中的这种暗的部分，通过分析并去掉那些有雾霾的区域，从而恢复清晰的画面。
你想想，就像是你在雾霾天走路，如果你能找准一些没有被雾霾笼罩的路段，走起来岂不是更加安全和顺畅吗？去雾的过程也不是一蹴而就的，它需要一点技巧。
“多尺度”这个词，也就是说，这个算法在处理雾霾时，不是只看一个大范围的全局情况，而是从不同的尺度、不同的视角去分析和清理。
就像你戴着一副眼镜，你通过不同的镜片去观察周围的景象，视野就会更广，眼前的雾霾也就不那么让人困扰了。
在计算机图像处理中，很多问题都是类似的，都需要在不同的尺度上做细致的处理。
话说回来，这个多尺度暗通道去雾算法是很聪明的，它能够处理很多复杂的情况。
比如，图片中不同区域的雾霾厚度不同，有些地方可能雾霾轻微，有些地方则是雾气沉沉，这时候，我们就不能简单地用同样的方式去掉雾霾了。
暗通道先验原理
暗通道先验原理
一、雾图形成模型：
—待去雾图像；—恢复的无雾的图像；—全球大气光成分；—透射率
变形：
c为R、G、B三通道。
二、Dark Channel Prior——统计规律
对于一个无雾图像，每个局部区域很可能至少一个颜色通道会有很低的值，或黑色东西。
（非天空区域）
每个局部区域都总有一些很暗的东西。
Dark Object Subtraction：利用全图最暗点来去除全局均匀的雾。
经过大量实验，局部找最暗点进行均匀去雾有很好的效果，由此推出Dark Channel Prior将全局改为局部去雾。
三、暗通道先验
任意输入图像J，暗通道表达式：
—彩色图像的每个通道；—以像素x为中心的一个窗口
在以x为中心的最小区域中找出r，g，b通道中最低值。
求每个像素RGB分量最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中，再对这幅灰度图进行最小值滤波。
窗口大小滤波半径
四、有无雾图像区别
有雾：暗通道存在大面积灰白情况
无雾：暗通道大部分黑色。
基于导向滤波暗通道的去雾算法
基于导向滤波暗通道的去雾算法
基于导向滤波的去雾算法是一种常用的去雾方法，它利用了天空中的较高亮度值来估计场景中的雾浓度，进而根据估计出的雾浓度，对图像进行去雾处理。
该算法的关键步骤如下：
1. 估计暗通道：通过对原始图像进行窗口滑动，计算每个像素点周围窗口内的最小值，得到暗通道图像。
暗通道图像中的像素值越小，表示该像素点所在区域的透射率越大。
2. 估计大气光：找到暗通道图像中亮度较大的像素点，作为估计的大气光值。
由于雾中的颗粒会使得光线的亮度降低，而天空中的光线较强，因此较亮的像素点很可能是来自天空的光照。
3. 估计透射率：根据雾中散射模型，在估计的暗通道图像上，根据估计的大气光和雾浓度参数，计算每个像素点的透射率。
透射率越小，表示该像素点所在区域的雾浓度越大。
4. 恢复图像：利用估计的透射率和估计的大气光，对原始图像进行去雾处理。
对于每个像素点，计算其在原始图像和大气光之间的差值，然后根据透射率调整该差值的强度，最后再加上大气光值，得到去雾后的图像。
基于导向滤波的去雾算法通过引入暗通道先验和导向滤波机制，能够有效地去除图像中的雾霾，提高图像的可视化效果。
然而，该算法也存在一些问题，比如对于一些特殊纹理或高对比度的图像，可能会产生失真或过度清晰的效果。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的去雾算法。
暗通道先验算法范文
暗通道先验算法范文首先，暗通道先验算法的原理是基于自然图像中存在着一种被称为“暗通道”的现象。
暗通道是指在图像中的细节区域中，至少有一个像素的强度值为零，并且这种现象在任何自然图像中都会存在。
通过分析暗通道可以得到有关图像中雾气浓度和透射率的信息，进而进行图像去雾操作。
然后，我们来看一下暗通道先验算法的应用场景。
这种算法主要用于改善由雾霾、烟雾等因素导致图像质量下降的情况。
例如，在户外摄影中，由于空气中存在大量的悬浮颗粒物，拍摄的照片往往表现出模糊、暗淡的效果，这时就可以应用暗通道先验算法来去除雾气，使得照片更加清晰明亮。
接下来，我们将介绍对暗通道先验算法的一些改进方向。
一方面，可以结合其他图像处理技术来进一步提高图像去雾的效果。
例如，可以利用直方图均衡化来增强图像的对比度，或者通过边缘增强算法来提升图像的细节信息。
另一方面，可以引入深度学习的方法来优化暗通道先验算法。
例如，可以使用卷积神经网络来学习图像中的暗通道分布，从而更准确地估计图像的透射率，提高图像去雾的效果。
除了改进算法本身，还有一些与暗通道先验算法相关的研究方向。
首先，可以研究多图像去雾的算法。
传统的暗通道先验算法是基于单幅图像进行处理的，而在实际应用中，常常会有多幅图像同时提供信息。
因此，通过综合多个图像的信息，可以进一步提高图像去雾的效果。
另外，可以研究在特定场景下的去雾算法。
不同的场景可能存在不同的光照分布，因此，可以根据场景的特点来设计针对性的去雾算法，提高图像的视觉效果。
综上所述，暗通道先验算法是一种有效的图像去雾算法，在计算机视觉和图像处理领域得到了广泛的应用。
通过分析图像中的暗通道分布，可以获取有关雾气浓度和透射率的信息，从而实现图像去雾的操作。
未来的研究方向包括算法的优化以及与其他图像处理技术的结合，以及针对不同场景的去雾算法的设计。
暗通道去雾算法matlab
暗通道去雾算法是目前应用最广泛的图像去雾算法之一，其基本思想是利用暗通道先验知识，将图像中的暗部像素视为先验图像，通过对图像进行梯度计算和阈值分割，去除图像中的雾气影响。
下面是基于MATLAB 的暗通道去雾算法实现步骤：1. 输入图像预处理首先，需要对输入的图像进行预处理，包括去除图像中的噪声和调整图像的亮度、对比度等。
img = imread('image.jpg'); 读取图像img_gray = rgb2gray(img); 转换为灰度图像img_denoised = img_gray - filter2(bilateralFilter(img_gray), 1, 10, 100); 去除噪声img_adjusted = imadjust(img_denoised, 0.5, 1.5, 0, 1); 调整亮度和对比度2. 计算梯度接下来，需要计算图像的梯度，以确定图像中的暗部像素。
[gx, gy] = gradient(img_adjusted); 计算梯度3. 计算梯度的幅值和方向然后，需要计算梯度的幅值和方向。
[mag, ang] = gradient(img_adjusted); 计算梯度的幅值和方向4. 计算暗通道先验接下来，需要计算暗通道先验图像。
mask_threshold = 0.01; 设定阈值mask_min = 0; 设定最小值mask_max = 1; 设定最大值mask = mag .* (mask_threshold + mask_min) .* (mask_threshold + mask_max); 计算暗通道先验5. 阈值分割和去雾最后，需要进行阈值分割和去雾。
[y, x] = find(mask > 0); 找到暗通道先验大于零的位置img_dehaze = img_adjusted(y, x); 提取暗通道先验大于零的部分img_dehaze = imadjust(img_dehaze, 0, 255, 0, 255); 调整颜色img_dehaze = imshow(img_dehaze, []); 显示去雾后的图像imwrite(img_dehaze, 'dehaze.jpg'); 保存去雾后的图像以上就是基于MATLAB 的暗通道去雾算法实现步骤。
去雾算法 快速
快速去雾算法
常见的去雾算法有很多，以下是一些比较快速的去雾算法：
基于暗通道先验的去雾算法（Dark Channel Prior）：该算法通过估计图像中暗通道的最小值来消除雾霾。
由于暗通道在大多数情况下都很暗，因此该算法可以快速地处理大型图像。
1.基于快速滤波器的去雾算法：该算法利用快速滤波器对图像进行
模糊处理，然后通过减去原始图像和模糊图像之间的差异来消除雾霾。
该算法具有简单、快速和高效的优点。
2.基于逆深度的去雾算法：该算法使用逆深度图像来描述场景中的
深度信息，并从图像中恢复出透射率和场景深度。
该算法能够快速地处理大型图像，但需要进行较为精确的深度估计。
3.基于颜色衰减模型的去雾算法：该算法基于颜色衰减模型来描述
雾霾对图像颜色的影响，并通过对图像进行颜色校正来消除雾霾。
该算法速度较快，但对雾霾密度变化较大的图像处理效果不佳。
需要注意的是，快速去雾算法往往会牺牲一定的精度，因此在选择去雾算法时需要根据具体应用场景进行权衡。
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暗通道去雾算法原理
引言
去雾算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以通过对图像进行处理，减少或去除由雾霾、烟雾等造成的图像模糊和低对比度问题。
暗通道去雾算法是一种常用的去雾方法，它通过寻找图像中的暗通道来进行去雾处理。
本文将详细介绍暗通道去雾算法的原理和实现过程。
暗通道理论
暗通道定义
在图像中，暗通道是指在任何一条从图像中某个像素点出发到达图像中任意其他像素点的路径上，该路径上最小的像素值构成的通道。
简单来说，暗通道是一种反映图像中最暗区域的通道。
暗通道先验
暗通道先验是指在大多数自然图像中，暗通道的像素值普遍较小。
这是由于自然环境中的大气散射现象，导致图像中的物体细节信息被模糊和降低对比度。
根据这个先验，我们可以利用暗通道来估计图像中的大气散射情况，从而进行去雾处理。
暗通道去雾算法步骤
暗通道去雾算法的实现步骤如下：
1. 估计大气光
通过计算图像中每个像素点的暗通道，我们可以得到一个反映图像中大气光照强度的图像。
在这个图像中，亮度较大的像素点往往对应着大气光的位置。
我们可以选择图像中亮度最大的像素点作为大气光的估计值。
2. 估计透射率
透射率是指光线在大气中传播时的衰减程度，可以用来描述图像中物体的遮挡和散射情况。
通过计算每个像素点的透射率，我们可以得到一个反映图像中散射程度的图像。
透射率的计算公式如下：
t(x) = 1 - w * min(R(x)/A, G(x)/A, B(x)/A)
其中，t(x)为像素点x的透射率，R(x)、G(x)、B(x)分别为像素点x的红、绿、蓝通道的值，A为估计的大气光照强度，w为一个常数，用来调节透射率的估计结果。
3. 估计场景辐射率
场景辐射率是指物体本身的亮度，可以用来描述图像中物体的亮度分布情况。
通过计算每个像素点的场景辐射率，我们可以得到一个反映图像中物体亮度分布的图像。
场景辐射率的计算公式如下：
J(x) = (I(x) - A) / max(t(x), t0) + A
其中，J(x)为像素点x的场景辐射率，I(x)为原始图像中像素点x的值，A为估计
的大气光照强度，t(x)为像素点x的透射率，t0为一个常数，用来避免透射率过
小导致的除零错误。
4. 生成去雾图像
通过对原始图像中的每个像素点进行处理，我们可以得到一个去除了雾霾的图像。
去雾图像的计算公式如下：
I(x) = (J(x) - A) / max(t(x), t0) + A
其中，I(x)为去雾图像中像素点x的值，J(x)为原始图像中像素点x的场景辐射率，A为估计的大气光照强度，t(x)为像素点x的透射率，t0为一个常数，用来避免透射率过小导致的除零错误。
算法优缺点
暗通道去雾算法具有以下优点： - 算法简单直观，易于理解和实现。
- 在大多数自然图像中效果良好。
- 对计算资源要求较低，适用于实时处理。
然而，暗通道去雾算法也存在一些缺点： - 对于一些特殊场景，如高反射物体和
低光照环境，效果可能不理想。
- 对于图像中存在的纹理和细节信息，可能会产
生一定的破坏。
- 对于透明物体，算法无法准确估计透射率和大气光照强度。
结论
暗通道去雾算法是一种常用的去雾方法，通过寻找图像中的暗通道来进行去雾处理。
本文介绍了暗通道去雾算法的原理和实现步骤，并分析了其优缺点。
尽管算法存在一些局限性，但在大多数自然图像中，暗通道去雾算法仍然是一种简单有效的去雾方法。
未来的研究可以进一步改进算法，提高对特殊场景和纹理细节的处理能力，以满足更多实际应用的需求。