图像去雾算法的实现

图像去雾算法的实现

图像去雾算法是一种用于改善雾霾图像质量的技术，它能够去除图像中的雾霾和模糊效果，使图像更加清晰和真实。在本文中，我将介绍一种常见的图像去雾算法，并提供相应的Python代码实现。

算法原理
图像去雾算法的核心原理是恢复图像中被雾霾遮挡的细节和对比度。常见的图像去雾算法基于以下两个假设：

1. 雾霾导致的图像退化是由于光线在雾滴上的散射和吸收引起的。
2. 雾滴的浓度随着距离的增加而增加。

根据这些假设，我们可以通过以下步骤来实现图像去雾算法：

1. 估计全局大气光
   雾霾会使得图像中的远处物体变得较亮，因此我们可以通过估计图像中最亮区域的像素值来得到全局大气光的估计值。

2. 估计透射率图像
   透射率描述了图像中每个像素的可见程度，它反映了雾霾对该像素的影响程度。我们可以通过估计透射率来恢复图像中受到雾霾遮挡的细节。

3. 修复图像
   最后一步是使用估计得到的全局大气光和透射率来修复图像。我们可以通过对每个像素应用修复公式来减少雾霾的影响。

Python代码实现
下面是使用Python实现图像去雾算法的代码：

import cv2
import numpy as np