Python：实现视频去雾算法（完整代码附）

Python：实现视频去雾算法（完整代码附）

近年来，随着数字媒体技术的不断发展，人们对图像和视频的质量要求越来越高。在自然环境下，由于气象条件的限制，雾霾天气给图像和视频的拍摄带来了很大的困难。而在一些特殊场景下，如医疗影像、安全监控等方面，雾化成为了造成图像质量下降的重要因素。为了改善图像和视频的质量，许多学者和工程师都致力于去除图像和视频中的“雾效应”。

本文将介绍一种基于暗通道先验原理和深度学习方法的视频去雾算法，并提供完整的 Python 代码实现。

一、暗通道先验原理

暗通道是指具有低亮度值的传统中间变量，可以用于暗区的估计。暗区是指在没有任何物体遮挡时，光线照射较弱的地方。暗通道先验原理即认为存在着大多数场景中所有窗口的最小值与全局大气散射的乘积是一个较小的值，这个值被称作暗通道先验理论。

基于暗通道先验原理的去雾算法主要分为三个步骤：1. 估计全局大气散射；2. 估计图像的透射率；3. 恢复无雾图像。

二、深度学习方法

深度学习方法是近年来出现的一种基于人工神经网络的机器学习技术，可以自动学习特征并进行分类或回归。由于深度学习具有非常强的表达能力和泛化能力，因此在图像处理和计算机视觉领域中被广泛应用。

近些年来，利用深度学习方法解决图像去雾问题也成为了一个热门的研究方向。通过训练神经网络模型，可以提高去雾效果，并且适应更复杂的场景。

三、算法流程

本文算法主要由两个部分组成。第一部分采用暗通道先验原理实现视频去雾，第二部分则是一个基于深度学习的模型，可以根据需要引入。

1. 视频去雾算法

import cv2
import numpy