暗通道先验图像去雾算法在计算机视觉中的应用

图像去雾是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在恢复被雾霾遮挡的图像细节和色彩。暗通道先验是一种有效的图像去雾方法，它利用了自然场景中存在的暗通道先验假设，通过分析图像中的低亮度区域来估计雾浓度与可见图像之间的关系。本文将介绍暗通道先验图像去雾算法的原理和实现，并附上相应的源代码。

1. 暗通道先验原理
   暗通道先验基于以下两个观察结果：

• 自然图像的暗通道（指在某个窗口内具有最小亮度值的通道）通常会有较低的值。
• 雾天下的透射率（表示光线透过雾霾的能力）通常是空间上变化缓慢的，因为雾密度在一个相对较小的区域内是相似的。

根据这些观察结果，我们可以推断出一个关键的等式：I(x) = J(x)t(x) + A(1 - t(x))，其中I(x)是观测到的浑浊图像，J(x)是真实世界中的无雾图像，t(x)是透射率（取值范围在0到1之间），A是全局光照。

通过对暗通道中的像素点进行统计，我们可以估计出全局光照A和透射率t。然后，通过反向计算，我们可以得到去除雾霾的图像J。

2. 算法实现
   下面是基于暗通道先验的图像去雾算法的实现代码：