影像去霧技術中的霧氣恢復問題

影像去霧技術中的霧氣復原問題，需要具體程式碼範例

#隨著電腦視覺技術的不斷發展，影像去霧技術逐漸被廣泛應用。在常規的攝影條件下，霧氣的存在常常會導致影像品質下降，細節遺失等問題。因此，如何恢復影像中的霧氣成為了研究的熱點之一。

一般而言，影像去霧的目標是透過從有霧影像中估計並去除霧氣散射，恢復原始無霧影像。而影像去霧的核心問題則在於如何精確估計霧氣。

目前，影像去霧技術主要包括單一影像去霧和多張影像去霧兩種方法。單張影像去霧是指對一張有霧的影像直接進行去霧操作，而多幅影像去霧則是透過多個視角或時間序列的影像進行去霧。

在單一影像去霧中，最常用的方法是利用大氣散射模型來估計霧氣。大氣散射模型描述了霧氣對光線的散射和吸收作用，如下所示：

I = J t A (1 - t)

其中，I為測量的影像，J為原始的無霧影像，A為全局大氣光照，t為霧濃度。影像去霧的目標是透過估計t和A來恢復J。

當然，大氣散射模型假設了光線在整個場景中是勻速的，並且霧濃度是全局均勻的。然而，在現實場景中，這些假設常常不成立。因此，研究者提出了許多改進的演算法來應對這些問題。

下面給出一個具體的程式碼範例，展示了一種基於暗通道先驗的圖像去霧方法：

import numpy as np
import cv2

def dark_channel(img, patch_size):
  min_channel = np.min(img, axis=2)
  return cv2.erode(min_channel, np.ones((patch_size, patch_size)))

def atmospheric_light(img, dark_img, top_percentage):
  h, w = img.shape[:2]
  flattened_img = img.reshape(h*w, 3)
  flattened_dark = dark_img.flatten()
  top_num = int(h*w*top_percentage)
  indices = np.argpartition(flattened_dark, -top_num)[-top_num:]
  top_pixels = flattened_img[indices]
  atmospheric_light = np.max(top_pixels, axis=0)
  return atmospheric_light

def transmission_map(img, atmosphere_light, omega, patch_size):
  img_normalized = img / atmosphere_light
  dark = dark_channel(img_normalized, patch_size)
  transmission = 1 - omega * dark
  return transmission

def recover(img, transmission, atmosphere_light, omega):
  transmission_normalized = np.maximum(transmission, omega)
  recover = (img - atmosphere_light) / transmission_normalized + atmosphere_light
  return np.clip(recover, 0, 255).astype(np.uint8)

def dehaze(img, omega=0.95, patch_size=15, top_percentage=0.001):
  dark = dark_channel(img, patch_size)
  atmospheric_light = atmospheric_light(img, dark, top_percentage)
  transmission = transmission_map(img, atmospheric_light, omega, patch_size)
  output = recover(img, transmission, atmospheric_light, omega)
  return output

if __name__ == '__main__':
  img = cv2.imread('hazy_image.jpg')
  output = dehaze(img)
  cv2.imwrite('dehazed_image.jpg', output)

這段程式碼實現了一個基於暗通道先驗的圖像去霧方法。透過暗通道先驗，可以估計出影像中的大氣光照和透射率。然後，透過計算逆透射率來恢復無霧影像。

當然，這只是一種方法的範例，而影像去霧的方法有很多種。關於影像去霧更深入的研究和具體實現還有很多，讀者可以根據需求和興趣進一步探索和了解。

以上是影像去霧技術中的霧氣恢復問題的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！