基于暗通道的去雾算法

资 源 简 介

基于暗通道的去雾算法

详 情 说 明

暗通道去雾算法是一种基于物理模型的有效图像去雾方法，其核心思想来源于对无雾图像的统计观察——在绝大多数无雾图像的局部区域中，至少有一个颜色通道的像素值非常低（接近于0）。这个现象被称为暗通道先验。

算法通过估计大气光照和透射率来恢复无雾图像。首先计算图像的暗通道，即在每个像素位置取三个颜色通道的最小值，然后在这个最小值图像上进行最小值滤波。基于暗通道先验，可以估计出大气光值。接着利用这个先验和大气光值来估算透射率，即光线在介质中传播时未被散射的比例。

为了提高去雾效果，算法还引入了软抠图或导向滤波来优化透射率图，避免出现光晕效应。最终通过大气散射模型重建出清晰的无雾图像。该算法的一个关键优势是它不需要多幅图像或额外的深度信息，仅从单幅图像就能实现较好的去雾效果。

对于算法改进方向，可以考虑优化透射率估计方法、改进大气光估计策略，或者结合深度学习方法来提升处理速度和质量。参数调整方面，主要关注引导滤波的半径和正则化参数，这些都会直接影响最终的去雾效果和图像的自然度。