暗通道去雾算法原理
暗通道优先的图像去雾算法（上）
暗通道优先的图像去雾算法（上）11.1 暗通道优先的图像去雾算法图像增强与图像修复⼆者之间有⼀定交叉，虽然它们⼀个强调客观标准，⼀个强调主观标准，但毕竟终于的结果都改善了图像的质量。
图像去雾就是这两种技术彼此交叉领域中最典型的代表。
假设将雾霾看作是⼀种噪声，那么去除雾霾的标准显然是⾮常客观的，也就是要将图像恢复⾄没有雾霾下所获取的情况。
可是假设将在雾霾环境下拍摄的照⽚就看作是⼀种图像本来的⾯貌，那么去雾显然就是⼈们为了改善主观视觉质量⽽对图像所进⾏的⼀种增强。
早期图像去雾的研究并没有得到应有的重视，⾮常多⼈觉得它的实际意义不⼤，甚⾄觉得所谓的去雾算法多是些华⽽不实的花拳绣腿，缺乏学术上的价值。
然⽽，⽃转星移，时易世变。
⼀⽅⾯随着⼤⽓污染的⽇益严重，设法改善⾃⼰主动获取的图像质量其意义不⾔⽽喻。
还有⼀⽅⾯，随着数码设备的普及，消费类电⼦产品的市场也催⽣出很多新的需求，当中⼈们对所拍照⽚质量的修正和优化就是⼀个显⽽易见的需求。
说到图像去雾，就不得不提到由何恺明博⼠等⼈提出的基于暗通道的图像去雾算法。
这个算法因其新颖的思路和理想的效果⽽⼴受关注，相关论⽂也曾于2009年荣获CVPR最佳论⽂奖，同⼀时候也是该奖设⽴以来，⾸次由亚洲学者获颁此殊荣。
如今结果已经⽐較细腻了，可是显然图像有些暗。
何博⼠在论⽂中也有提及直接暗通道算法的结果会是⽐較暗的。
下⼀篇⽂章中，我们将给出在MATLAB中实现的源码，并对过暗的图像添加曝光和⾃⼰主动⾊阶，从⽽得到完美的去雾图像。
未完，待续。
（特别说明：本⽂是从我未出版的新书中抽选出来的，所以⾏⽂中读者可能会感觉有些地⽅好像会有对其它章节内容的引⽤或者提及，或者某些插图的编号直接编到了图11-X，可是这并最好还是碍你对本⽂的阅读和理解）。
去雾算法的原理
去雾算法的原理雾天拍照或者看监控画面的时候，那雾蒙蒙的感觉真的很讨厌，啥都看不清楚。
不过呢，有个超酷的东西叫去雾算法，就像一个魔法一样，能把雾给驱散，让画面变得清晰起来。
咱们先来说说雾是怎么影响画面的哈。
雾就像是一个调皮捣蛋的小坏蛋，它会让光线变得乱七八糟的。
本来好好的光线，直直地从物体上反射到咱们眼睛或者摄像头里，雾一来，就把光线给散射得到处都是。
这就好比一群规规矩矩排队的小朋友，突然来了个调皮鬼，把大家都撞得东倒西歪，乱成一团。
所以咱们看到的画面就变得白茫茫的，远处的东西就像被一层白色的纱给盖住了，细节啥的都看不到了。
那去雾算法是怎么来应对这个调皮的雾呢？有一种比较常见的原理是基于物理模型的。
想象一下，雾里的光线传播就像是一场复杂的旅程。
去雾算法就像是一个超级聪明的导游，它知道光线在雾里的传播规律。
这个算法会假设雾是均匀分布的，虽然实际情况可能不完全是这样，但这是个很好的开始。
它会根据一些数学公式，来计算雾对光线的影响程度。
比如说，它会考虑到雾的浓度、光线的衰减等等因素。
就好像这个导游知道路上有多少个小坑洼（雾的浓度），会让游客（光线）走得多艰难（光线衰减），然后想办法把这些影响去掉，让游客能顺利到达目的地（让画面清晰）。
还有一种基于暗通道先验的去雾算法也很有趣呢。
暗通道是啥呢？简单来说，在没有雾的自然图像里，大多数局部区域都有一些像素点是非常暗的。
可是雾一来，就把这些暗的地方都给“洗白”了。
这个算法就抓住了这个特点，先找到图像的暗通道。
然后根据暗通道里的信息来估计雾的浓度。
这就像是发现了雾这个调皮鬼留下的小尾巴，通过这个小尾巴就能知道它到底有多调皮（雾的浓度），然后就可以有针对性地把雾给赶走啦。
另外呀，有些去雾算法还会用到深度学习的方法。
这就像是请了一个超级智能的小助手，这个小助手看过无数有雾和无雾的图像，然后学会了怎么把有雾的图像变成无雾的。
它会自动从图像里提取各种特征，就像我们人看东西会注意到颜色、形状这些特征一样。
暗通道先验算法范文
暗通道先验算法范文首先，暗通道先验算法的原理是基于自然图像中存在着一种被称为“暗通道”的现象。
暗通道是指在图像中的细节区域中，至少有一个像素的强度值为零，并且这种现象在任何自然图像中都会存在。
通过分析暗通道可以得到有关图像中雾气浓度和透射率的信息，进而进行图像去雾操作。
然后，我们来看一下暗通道先验算法的应用场景。
这种算法主要用于改善由雾霾、烟雾等因素导致图像质量下降的情况。
例如，在户外摄影中，由于空气中存在大量的悬浮颗粒物，拍摄的照片往往表现出模糊、暗淡的效果，这时就可以应用暗通道先验算法来去除雾气，使得照片更加清晰明亮。
接下来，我们将介绍对暗通道先验算法的一些改进方向。
一方面，可以结合其他图像处理技术来进一步提高图像去雾的效果。
例如，可以利用直方图均衡化来增强图像的对比度，或者通过边缘增强算法来提升图像的细节信息。
另一方面，可以引入深度学习的方法来优化暗通道先验算法。
例如，可以使用卷积神经网络来学习图像中的暗通道分布，从而更准确地估计图像的透射率，提高图像去雾的效果。
除了改进算法本身，还有一些与暗通道先验算法相关的研究方向。
首先，可以研究多图像去雾的算法。
传统的暗通道先验算法是基于单幅图像进行处理的，而在实际应用中，常常会有多幅图像同时提供信息。
因此，通过综合多个图像的信息，可以进一步提高图像去雾的效果。
另外，可以研究在特定场景下的去雾算法。
不同的场景可能存在不同的光照分布，因此，可以根据场景的特点来设计针对性的去雾算法，提高图像的视觉效果。
综上所述，暗通道先验算法是一种有效的图像去雾算法，在计算机视觉和图像处理领域得到了广泛的应用。
通过分析图像中的暗通道分布，可以获取有关雾气浓度和透射率的信息，从而实现图像去雾的操作。
未来的研究方向包括算法的优化以及与其他图像处理技术的结合，以及针对不同场景的去雾算法的设计。
暗通道去雾算法原理
暗通道去雾算法原理引言去雾算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以通过对图像进行处理，减少或去除由雾霾、烟雾等造成的图像模糊和低对比度问题。
暗通道去雾算法是一种常用的去雾方法，它通过寻找图像中的暗通道来进行去雾处理。
本文将详细介绍暗通道去雾算法的原理和实现过程。
暗通道理论暗通道定义在图像中，暗通道是指在任何一条从图像中某个像素点出发到达图像中任意其他像素点的路径上，该路径上最小的像素值构成的通道。
简单来说，暗通道是一种反映图像中最暗区域的通道。
暗通道先验暗通道先验是指在大多数自然图像中，暗通道的像素值普遍较小。
这是由于自然环境中的大气散射现象，导致图像中的物体细节信息被模糊和降低对比度。
根据这个先验，我们可以利用暗通道来估计图像中的大气散射情况，从而进行去雾处理。
暗通道去雾算法步骤暗通道去雾算法的实现步骤如下：1. 估计大气光通过计算图像中每个像素点的暗通道，我们可以得到一个反映图像中大气光照强度的图像。
在这个图像中，亮度较大的像素点往往对应着大气光的位置。
我们可以选择图像中亮度最大的像素点作为大气光的估计值。
2. 估计透射率透射率是指光线在大气中传播时的衰减程度，可以用来描述图像中物体的遮挡和散射情况。
通过计算每个像素点的透射率，我们可以得到一个反映图像中散射程度的图像。
透射率的计算公式如下：t(x) = 1 - w * min(R(x)/A, G(x)/A, B(x)/A)其中，t(x)为像素点x的透射率，R(x)、G(x)、B(x)分别为像素点x的红、绿、蓝通道的值，A为估计的大气光照强度，w为一个常数，用来调节透射率的估计结果。
3. 估计场景辐射率场景辐射率是指物体本身的亮度，可以用来描述图像中物体的亮度分布情况。
通过计算每个像素点的场景辐射率，我们可以得到一个反映图像中物体亮度分布的图像。
场景辐射率的计算公式如下：J(x) = (I(x) - A) / max(t(x), t0) + A其中，J(x)为像素点x的场景辐射率，I(x)为原始图像中像素点x的值，A为估计的大气光照强度，t(x)为像素点x的透射率，t0为一个常数，用来避免透射率过小导致的除零错误。
暗通道去雾算法的c++实现
暗通道去雾算法的c++实现摘要：1.暗通道去雾算法概述2.暗通道去雾算法的C++实现3.C++实现的优点与局限性4.未来发展趋势正文：一、暗通道去雾算法概述暗通道去雾算法是一种基于图像暗通道优先的图像去雾方法，该算法由何凯明博士提出，并在2009 年CVPR（计算机视觉和模式识别国际会议）上获得最佳论文奖。
该算法主要针对图像中的雾天效应，通过统计分析大量户外自然景物图片，发现晴空图像的非天空部分的局部区域内，存在一些像素至少一个颜色通道具有很低的值，该区域内各个通道的最小值接近零。
利用这一规律，可以有效地去除图像中的雾气，提高图像质量。
二、暗通道去雾算法的C++实现暗通道去雾算法的C++实现主要包括以下几个步骤：1.读取图像并转换为灰度图像2.对灰度图像进行最小值滤波，得到暗通道图像3.计算暗通道图像的透率4.根据透率恢复原始图像三、C++实现的优点与局限性C++实现的优点：1.代码结构清晰，易于理解2.利用C++的性能优势，计算速度较快3.可以方便地与其他图像处理库（如OpenCV）结合使用局限性：1.实现过程中需要处理大量图像数据，计算量较大2.如果处理大型图像，可能会导致内存不足3.算法本身具有一定的局限性，可能不适用于所有类型的雾天图像四、未来发展趋势随着深度学习和人工智能技术的发展，图像去雾算法在未来将取得更大的突破。
例如，可以尝试将深度学习技术应用于去雾算法，提高去雾效果；另外，也可以研究更加智能的算法，使其能够自动适应不同的雾天图像，提高去雾效果。
综上所述，暗通道去雾算法的C++实现具有一定的优点，但仍存在一些局限性。
图像去雾----暗通道
图像去雾----暗通道暗通道去雾算法原理及实现1. 算法原理。
基本原理来源于何凯明⼤神的CVPR09的论⽂暗通道。
所谓暗通道是⼀个基本假设，这个假设认为，在绝⼤多数的⾮天空的局部区域中，某⼀些像素总会有⾄少⼀个颜⾊通道具有很低的值。
这个其实很容易理解，实际⽣活中造成这个假设的原因有很多，⽐如汽车，建筑物或者城市中的阴影，或者说⾊彩鲜艳的物体或表⾯(⽐如绿⾊的树叶，各种鲜艳的花，或者蓝⾊绿⾊的睡眠)，颜⾊较暗的物体或者表⾯，这些景物的暗通道总是变现为⽐较暗的状态。
所以暗通道是什么呢？其实⽐较简单，作者认为暗通道是：暗通道先验理论指出：暗通道实际上是在rgb三个通道中取最⼩值组成灰度图，然后再进⾏⼀个最⼩值滤波得到的。
我们来看⼀下有雾图像和⽆雾图像暗通道的区别：可以发现，有雾的时候会呈现⼀定的灰⾊，⽽⽆雾的时候咋会呈现⼤量的⿊⾊（像素为接近0），作者统计了5000多副图像的特征，基本都符合这样⼀条先验定理。
雾图形成模型计算机视觉中，下⾯这个雾图形成模型是被⼴泛使⽤的：其中I(x)是现有的图像（待去雾），J(x)是要恢复的原⽆雾图像，A是全球⼤⽓光成分，t(x)是透射率，现在的条件就是已知I(x)，来求J(x),显然不加任何限制的话是有⽆穷多个解的。
但是现实⽣活中，即使是晴天⽩云，空⽓中也会存在⼀些颗粒，看远⽅的物体还是能够感觉到雾的影响，另外，雾的存在可以让⼈们感觉到景深的存在，所以我们保留⼀部分的雾，上式修正为：其中w是[0-1]之间的⼀个值，⼀般取0.95差不多。
上⾯的推导都是假设全球⼤⽓光是已知的，实际中，我们可以借助暗通道图来从有雾图像中来获取该值：1. 从暗通道图中按照亮度⼤⼩取前0.1%的像素。
2. 在这些位置中，在原始图像中寻找对应具有最⾼亮度点的值，作为A值。
到这⾥，我们就可以进⾏⽆雾图像的恢复了：当投射图t很⼩时，会导致J的值偏⼤，会导致图⽚某些地⽅过爆，所以⼀般可以设置⼀个阈值来限制，我们设置⼀个阈值：⼀般设置较⼩，0.1即可。
暗通道去雾算法的流程
暗通道去雾算法的流程
1）计算暗通道：首先计算图像的暗通道，暗通道从多个颜色通道中取最小值，该值代表了特定像素的整体暗度，像素点越暗，对应的暗通道值越小。
2）计算暗通道图：将所有像素点的暗通道值组合成暗通道图，用来表示各个像素的暗度。
3）计算暗通道掩模：根据暗通道图中的暗度，计算暗通道掩模，掩模像素值越大，表示图像越暗。
4）去除雾气：利用暗通道掩模去除雾气，可以得到去雾后的图像。
5）视差法补偿缺失：由于去雾后的图像中可能会存在部分信息缺失的情况，可以使用视差法补偿缺失的信息，使图像更加清晰。
以上就是暗通道去雾算法的基本处理流程，它是一种非常高效、快速的去雾技术，可以大大减少图像处理的时间，提高处理效率。
暗通道去雾算法相比传统去雾技术，无论是从处理速度还是处理质量来说，都具有明显的优势。
基于改进暗通道算法的fpga内窥镜去雾实现方法
基于改进暗通道算法的FPGA内窥镜去雾实现方法近年来，随着硬件加速技术的发展，FPGA在图像处理领域得到了广泛的应用。
FPGA作为一种可编程逻辑器件，具有并行计算能力和低功耗特性，对于图像处理任务有着独特的优势。
本文将介绍基于改进暗通道算法的FPGA内窥镜去雾实现方法，通过对暗通道算法的改进来提高去雾效果，并结合FPGA的并行计算能力实现实时高效的去雾处理。
一、暗通道算法原理简介1. 暗通道概念暗通道是指在自然景物中，非遮挡物体在任意方向上的最小亮度。
根据暗通道先验原理，雾天中景物的某些区域在任意方向上都会存在较低的亮度值。
暗通道像素的取值可以被视为雾浓度和全球辐射下雾图像的透射率的函数。
2. 暗通道先验原理暗通道先验原理表明，在自然景物图像中，非遮挡物体的暗通道在任意方向上的最小值非常小。
基于此原理，我们可以利用这一性质来估计雾图像的透射率。
在去雾算法中，通过估计暗通道图像可以更准确地获取透射率，从而达到更好的去雾效果。
二、改进暗通道算法1. 原始暗通道算法存在的问题原始暗通道算法在处理一些特殊情况下会出现较大的误差，例如在存在大块均匀颜色区域或者含有高频纹理的图像中，透射率估计不准确，导致去雾效果不佳。
2. 改进算法的方法为了解决原始暗通道算法的问题，可以采取如下改进方法：（1）引入先验信息。
利用场景的先验信息，如雾天中天空的颜色通常为蓝色，可以根据此信息对透射率进行修正。
（2）结合边缘信息。
通过引入边缘信息，将边缘像素的透射率值适当提高，以减少边缘模糊现象。
（3）多尺度分析。
对图像进行多尺度分析，得到不同尺度下的透射率估计，综合考虑各尺度结果来获得更准确的透射率估计。
三、FPGA内窥镜去雾实现方法1. FPGA硬件加速的优势FPGA作为一种可编程逻辑器件，具有并行计算能力和可编程性的特点，相比于CPU和GPU具有更低的功耗和更高的灵活性。
在图像处理领域，FPGA可以实现高效的并行计算，对于实时图像处理任务有着独特的优势。
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暗通道去雾算法原理
暗通道去雾算法是一种常用的图像去雾方法，它基于暗通道先验原理，在图像中预先找到暗通道并利用其估计场景深度和大气光，从而去除图像中的雾霾。
该算法具有计算速度快、效果稳定等优点，在计算机视觉、图像处理等领域具有广泛的应用。
下面我们将详细介绍暗通道去雾算法的原理。
一、判定暗通道
对于一张含有雾的图片I，其在某个像素位置的亮度值可以表示为I(x)，其中x为该像素的坐标位置。
根据图像去雾的基本原则，假设原始场景的亮度值为J(x)，则I(x)可以被表示为：
I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))
其中t(x)表示该像素处的透射率，A表示场景的大气光，1-t(x)表示该像素的反射率。
对于一张图像，其暗通道一般可以通过以下公式计算：
Dc(x)=min(min(Jr,Jg),Jb)
其中Dc表示暗通道，Jr,Jg,Jb分别表示图片每个像素点处的红、绿、蓝通道的值。
该公式的物理意义是，在具有较强雾霾的区域，颜色值越小的像素点更容易透过雾霾，因此在暗通道中颜色值最小的像素点更可能是无雾情况下的颜色。
二、估计大气光
在使用暗通道先验原理求图像场景深度之前，需要先估计图片中的大气光。
根据上述公式，Dc的最小值与大气光A具有关联，可以通过以下公式计算：
A=argmax(I(x))
其中argmax表示取所有像素点中亮度值最大的像素点的位置，该位置即为大气光所在位置。
由于大气光通常在图片中位置比较靠近，因此可以针对一个较小的图片区域进行计算，以提高速度和准确性。
需要注意的是，由于图像中可能存在比大气光更亮的物体，如光源等，因此在计算大气光时需要对这些物体作出排除。
三、估计场景深度
场景深度是指光线在经过物体时所穿过的距离，能够用于估计透射率。
根据暗通道先
验原理，可以使用暗通道估计场景深度。
具体而言，可以通过以下公式计算场景深度：
t(x)=1-ωmin(D(x)/A)
其中ω表示全局透射率的权重，通常设置在0.95左右。
D(x)表示暗通道在该像素位
置的值，A表示大气光的值。
需要注意的是，对于D(x)/A计算结果比较小的像素，其透射率t(x)也会比较小，此
时需要对t(x)进行限制，以避免过小的值导致图像变化过大。
四、去除雾霾
估计出透射率t(x)和大气光A之后，就可以使用以下公式进行图像去雾：
J(x)=(I(x)-A)/max(t(x),t0)+A
其中t0为一个阀值，通常设为0.1，用于避免过小的透射率值导致图像过于明亮。
需要注意的是，在去雾过程中，可能存在梯度过大或者亮度值异常的像素，这也可能
导致图像效果不理想。
可以设置一些局部调整算法，如颜色修正、亮度调整等，以提高图
像的整体品质。
以上就是暗通道去雾算法的原理介绍。
暗通道去雾算法通过先验原理，结合暗通道和
大气光等信息，实现了对图像雾霾的快速、准确去除，具有较好的效果和广泛的应用前
景。
暗通道去雾算法虽然在许多情况下都能取得理想的去雾效果，但它仍存在一些局限性
和不足。
以下是一些常见的问题和解决方案。
1. 去雾后的图像可能出现颜色失真或者图像过度凉爽的问题。
这是由于暗通道去雾
算法通过对图像亮度进行处理，而忽略了颜色的影响。
解决方案可以是加入颜色修正算法，对去雾后的图像进行颜色校正。
2. 由于大气光的位置和强度对整个算法具有很大的影响，所以对于大气光估计的准
确性要求较高。
一些环境和照明条件可能会导致大气光估计不准确，进而导致去雾效果不
理想。
解决方案可以是引入其他方法来对大气光进行优化和修正，如多幅图像融合等。
3. 算法对象限制。
暗通道去雾算法仅适用于有暗通道先验条件的场景，即能够找到
暗通道的场景。
若场景中没有暗通道或者暗通道不明显，则算法效果不佳。
此时可以引入
其他模型或先验条件，如颜色分布模型等。
4. 运算时间较长。
由于暗通道去雾算法需要对整个图片进行逐像素处理，因此运行
时间较长，可能会受到系统资源的限制。
解决方案可以通过并行计算或选择更高效的计算
硬件来提高运算速度。
到目前为止，暗通道去雾算法已经被证明是一种准确、稳定，且经常被使用的图像去
雾方法。
在实际应用中，可以根据不同的情况和需求选择适当的算法，并结合其他的算法
和技术来优化和完善图像去雾效果。
除了暗通道去雾算法外，还有一些其他的方法也能用于去除图片中的雾霾。
下面介绍
一些常见的图像去雾算法。
1. 基于双重曝光的方法
基于双重曝光的方法将多张拍摄于同一角度下的图片叠加起来，通过调整不同图片的
透射率和相对权重，来移除雾霾。
该方法的优点是能够通过多张图片的叠加来增加场景的
细节，精确估计场景的贡献，但需要进行多次拍摄，因此时间和硬件要求较高。
2. 基于Dark Channel先验的联合处理方法
该方法使用多帧图像间的信息进行统计，通过对暗通道的组合估计场景深度和大气光，从而去除雾霾。
该方法运算时间较长，但效果较好。
3. 基于图像退化模型的方法
该方法通过将图像的退化过程建模为卷积过程，并使用逆滤波器来去除雾霾。
该方法
的优点是容易实现并适用于各种不同场景和图像，但缺点是若估计不准确可能会导致图像
退化，创造非现实的结果。
4. 基于局部稀疏性的方法
该方法通过检测图像中高局部梯度的区域和低梯度的区域，分离出具有不同类型的图
像细节。
该方法优点是对于高质量图像效果较好，但可能会失效于低质量的雾霾图像。
除了暗通道去雾算法外，还有许多其他的方法可以用于去除图片中的雾霾。
根据不同
的场景和需求，可以选择适当的算法进行处理。
未来，随着硬件和算法技术的发展，图像
去雾算法还有很大的发展空间和应用前景。