暗通道先验是一种用于图像去雾的先验假设，它利用了图像中存在的天空背景和深度信息。Python提供了强大的图像处理和计算机视觉库，可以方便地实现暗通道图像去雾算法。本文将详细介绍Python中的暗通道图像去雾算法，并给出相应的代码示例。
一、暗通道图像去雾原理
1、暗通道原理
暗通道是指在天空背景下，图像中绝大部分区域都会有一个很小的像素值，比如颜色值都很接近0的区域。这是因为大部分真实世界中的图像都存在一定的霾气，而霾气会影响景物的颜色和亮度，使得图像变得模糊不清。利用这一点，我们可以通过计算图像中每个像素在多通道色彩空间中的最小值来得到晴天的暗通道图像。
import numpy as np
import cv2
def get_dark_channel(image, patch_size):
min_channels = np.min(image, axis=2)
dark_channel = cv2.erode(min_channels, np.ones((patch_size, patch_size)))
return dark_channel
2、大气光估计
暗通道图像中的最亮像素对应的颜色就是图像中的大气光。我们可以通过找到暗通道图像中的最亮像素来估计大气光的值。
def estimate_atmospheric_light(image, dark_channel):
h, w = image.shape[:2]
num_pixels = h * w
flat_dark_channel = dark_channel.ravel()
flat_image = image.reshape(num_pixels, 3)
indices = np.argsort(flat_dark_channel)[::-1][:int(num_pixels * 0.001)]
atmospheric_light = np.max(flat_image[indices], axis=0)
return atmospheric_light
3、透射率估计
利用暗通道图像和大气光估计的值，我们可以估计出每个像素的透射率，通过计算每个像素值和大气光的比例得到。
def estimate_transmission(image, atmospheric_light, omega, patch_size):
normalized_image = image / atmospheric_light
dark_channel = get_dark_channel(normalized_image, patch_size)
transmission = 1 - omega * dark_channel
return transmission
二、暗通道图像去雾实现步骤
1、获取输入图像
首先，我们需要读取输入的待去雾图像。
image = cv2.imread('input.jpg')
2、估计大气光
利用暗通道图像获取的最亮像素估计出大气光。
dark_channel = get_dark_channel(image, 15) atmospheric_light = estimate_atmospheric_light(image, dark_channel)
3、估计透射率
利用估计的大气光和暗通道图像，计算每个像素的透射率。
transmission = estimate_transmission(image, atmospheric_light, 0.95, 15)
4、恢复原始图像
利用估计的透射率，恢复原始图像。
recovered_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
for c in range(3):
recovered_image[:,:,c] = (image[:,:,c] - atmospheric_light[c]) / np.maximum(transmission, 0.1) + atmospheric_light[c]
三、结果展示
下面是经过暗通道图像去雾算法处理后的结果图像。
cv2.imwrite('output.jpg', recovered_image)
经过以上步骤，我们成功地实现了Python中的暗通道图像去雾算法。
参考文献：
[1] He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[C]//CVPR 2009. IEEE, 2009: 1956-1963.
[2] 刘三阳. 图像去雾中的天空区域分割及去雾[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(16): 128-135.