图像去雾代码

资 源 简 介

图像去雾代码

详 情 说 明

图像去雾技术是计算机视觉中提升雾天图像质量的关键方法。常见的算法实现包含三类典型思路：

暗通道优先算法基于大气散射模型，通过统计图像局部区域的最小亮度值估算雾浓度分布。该方法假设无雾图像的暗通道亮度趋近于零，通过逆向推导透射率图实现去雾效果，尤其适合处理自然景观类图像。

直方图均衡化方法通过重新分配像素亮度值来增强对比度。这种传统图像增强技术能有效提升雾化图像的全局可视性，但可能丢失局部细节，更适合处理轻度雾化且光照均匀的场景。

自适应色阶算法动态调整图像色阶范围，通过分析像素值分布自动确定最佳输入/输出阈值。相比全局直方图均衡，该方法能更好地保留图像暗部和高光区域的层次感，对城市街景等含人工光源的雾图有较好表现。

实际应用中常采用混合策略，例如先用暗通道估计透射率，再配合自适应对比度增强来优化细节表现。不同算法在计算复杂度和去雾强度上存在明显差异，需根据具体场景需求进行选择或组合。