1.前言
图像去雾是计算机视觉领域的一个重要研究方向，暗通道去雾算法是其中一种经典的算法。该算法原理简单，处理速度快，被广泛应用于图像和视频的去雾处理中。本文将介绍如何使用Python实现暗通道去雾算法，并给出代码实现。
2.暗通道去雾算法介绍
2.1 理论基础
暗通道指的是一张图像中像素值最小的通道。在自然场景的室外图像中，由于雾的存在，图像的像素值会出现平移和缩放现象，这会导致暗通道的像素值不为0，但往往比其他通道的像素值要小很多。基于这一现象，暗通道去雾算法可以利用暗通道的信息来计算出透射率，然后通过透射率去除图像中的雾。
2.2 算法流程
暗通道去雾算法的具体流程如下：
计算暗通道图像，得到暗通道的像素值。
计算全局大气光A，即暗通道图像中像素值最大的那些像素的平均值。可以通过调整A的值来控制去雾后图像的明亮度。
计算透射率t，即原始图像中像素值在暗通道上的最小值除以A。在计算过程中，需要避免除零错误，进行一定的平滑处理。
根据透射率t对原始图像进行去雾处理。
3.代码实现
下面是暗通道去雾算法的Python实现。
import numpy as np
from PIL import Image
def dark_channel(im, size):
"""计算暗通道图像"""
im_gray = im.min(axis=2)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (size, size))
dc = cv2.erode(im_gray, kernel)
return dc
def estimate_A(im, dc):
"""计算全局大气光A"""
h, w = im.shape[:2]
im_size = h * w
num_pixel = int(im_size * 0.001) # 取前0.1%的像素
dc_vec = dc.reshape(im_size)
im_vec = im.reshape(im_size, 3)
indices = np.argpartition(dc_vec, -num_pixel)[-num_pixel:] # 最大的num_pixel个像素的索引
indices = indices[np.argsort(-dc_vec[indices])] # 按像素值倒序排列
A = np.mean(im_vec[indices], axis=0)
return A
def estimate_transmission(im, A, size, omega=0.95):
"""计算透射率t"""
im_norm = im / A # 归一化
dc = dark_channel(im_norm, size)
t = 1 - omega * dc
return t
def recover(im, t, A, t0=0.1):
"""图像去雾"""
t = np.maximum(t, t0) # 避免除零错误
im_norm = im / A
im_dehaze = np.zeros_like(im_norm)
for i in range(3):
im_dehaze[:, :, i] = (im_norm[:, :, i] - A[i]) / t + A[i]
im_dehaze = np.minimum(im_dehaze, 255)
im_dehaze = np.uint8(im_dehaze)
return im_dehaze
def dehaze(im_path, size=15, omega=0.95, t0=0.1):
"""图像去雾主函数"""
im = np.array(Image.open(im_path))
dc = dark_channel(im, size)
A = estimate_A(im, dc)
t = estimate_transmission(im, A, size, omega)
im_dehaze = recover(im, t, A, t0)
return Image.fromarray(im_dehaze)
im_path = 'example.jpg'
size = 15 # 暗通道大小
omega = 0.95 # 透射率调整参数
t0 = 0.1 # 透射率最小值
dehazed_im = dehaze(im_path, size, omega, t0)
dehazed_im.show()
4.代码运行结果
下面是运行代码后example.jpg图像的去雾处理结果。
im_path = 'example.jpg'
size = 15 # 暗通道大小
omega = 0.95 # 透射率调整参数
t0 = 0.1 # 透射率最小值
dehazed_im = dehaze(im_path, size, omega, t0)
dehazed_im.show()
处理结果：
5.代码参数说明
5.1 size
size参数表示暗通道的大小，即在计算暗通道时用到的滤波器大小，默认为15。
size = 15 # 暗通道大小5.2 omega
omega参数用于调整透射率，即控制透射率的平滑度，一般取值范围在0.8到0.95之间，默认为0.95。
omega = 0.95 # 透射率调整参数5.3 t0
t0参数表示透射率的最小值，在计算透射率时，如果计算出来的透射率小于t0，则将其设置为t0避免除零错误。默认为0.1。
t0 = 0.1 # 透射率最小值6.总结
本文介绍了暗通道去雾算法的原理和Python实现，并解释了代码参数的含义。通过对图像去雾处理的实例，可以看出暗通道去雾算法处理速度快，效果良好，被广泛应用于图像和视频的去雾处理中。