图像去雾

图像去雾：

雾天拍摄的图像因为受到雾霾的影响，导致图像细节模糊、对比度低，丢失了图像的信息。

图像去雾主要包含以下几种方法

直方图均衡化

直方图均衡化可以将图像的灰度均匀的分度，使图像的对比度增强。对于带雾的图像，往往是处于中间值的灰色较为多，故采用直方图均衡有比较好的效果。

在opencv中，使用cv2.equalizehist()来实现直方图均衡化，对于彩色图像来说，对三个通道分别进行直方图均衡化，再拼接回去即可

import cv2

img = cv2.imread('org.png')
b = img[:,:,0]
g = img[:,:,1]
r = img[:,:,2]
b = cv2.equalizeHist(b)
g = cv2.equalizeHist(g)
r = cv2.equalizeHist(r)

output = cv2.merge([b,g,r])
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('output',output)
cv2.waitKey()

基于先验信息的暗通道先验去雾

凯明的早期作品

暗通道是指在绝大多数的非天空的局部区域中，存在一些像素点在至少一个颜色通道中具有非常低的值，暗通道实际上是在RGB三个通道中取最小值组成的灰度图，在进行一个最小值滤波得到的。

通过统计图像的特征，得出一个结论，即在无雾的图像中，暗通道会出现大量的黑色，而有雾则呈现灰色。