图像处理之图像去雾

雾图模型

$$I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))$$

I(x) ——待去雾的图像
J(x)——无雾图像
A——全球大气光成分
t——折射率（大气传递系数）

暗通道先验

在无雾图像中，每一个局部区域都很有可能会有阴影，或者是纯颜色的东西，又或者是黑色的东西。因此，每一个局部区域都很有可能有至少一个颜色通道会有很低的值。把这个统计规律叫做Dark Channel Prior。

首先求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中，然后再对这幅灰度图进行最小值滤波(林宇中取最小值)

计算折射率
$$t(x)=1-wmin(minI(y)/A)$$

估计大气光

1.选取暗通道图像暗通道最亮的0.1%的像素（一般来说，这些像素表示雾浓度最大的地方）
2.取输入图像里面这些像素对应的像素里面最亮的作为大气光
（暗图像最亮的0.1%的像素对应的原图最亮的为大气光）

注：选中的像素未必是全图最亮的，而且要比选取全图最亮的方式鲁棒性更好。

去雾

$$J(x)=I(x)-A/max(t(x),t0)+A$$
t0=0.1

流程：
1.求图像暗通道

2.利用暗通道计算出折射率

3.利用暗通道估计大气光

4.代回雾图公式去雾