Python基于Django的图像去雾算法研究和系统实现（附源码，文档说明）

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第一章 项目简介：

Python基于Django的图像去雾算法研究和系统实现,是图像处理领域的研究热点，对于提高图像质量、优化计算机视觉技术的应用效果具有重要意义。
基于Python的图像去雾算法主要依赖于两种技术：暗通道先验和逆深度估计,该算法具有快速处理速度、高效去除雾霾等优点，在实际应用中具有较好的应用前景。

【源码】基于Python实现图片去雾技术

第二章 技术栈

前端：html,JavaScript

后端：Python diango

第三章 理论基础

3.1 去雾图象算法的基本原理和方法

3.1.1 暗通道先验去雾算法

暗通道先验是指在一个具有自然景观的图像中，任何一个宏观区域内，至少有一个像素的RGB通道值是很小的。该算法的核心思想是通过这个先验知识来估计图像的透射率和大气光照，然后对图像进行去雾处理。

具体来说，暗通道先验去雾算法的步骤如下：

计算图像的暗通道，即每个局部区域内的最小像素值。

估计图像的大气光照，即暗通道中像素值最大的那个值。

估计图像的透射率，即根据暗通道和大气光照计算每个像素点的透射率。

对图像进行去雾处理，即根据透射率和大气光照对每个像素点的颜色值进行修正。

暗通道先验去雾算法的主要优点是计算速度快，能够有效地去除图像中的雾霾效应。但是，该算法在处理一些特殊情况下的图像时，如存在大量亮色区域或图像存在强烈的光照变化等情况下，可能会出现较大的误差。

暗通道先验算法的核心公式如下：

$$ J(x)=min_{c \in {r,g,b}}(I^c(x)) $$

其中，$J(x)$表示像素点$x$的暗通