【数字图像处理经典算法】基于Dark Channel Prior的去雾算法（De-Haze，何恺明经典单帧去雾算法）

基本原理

该算法的核心为大气退化模型，亮点为暗原色先验理论的局部应用。

具体计算公式如下，

其中，I(x)表示退化图像，J(x)为原始图像，t(x)为透射率图像，A为全球大气光成分。

由此可知，去雾的过程便是在已知退化图像（有雾图像）的情况下，利用上述公式，反向推导原始图像的过程。

具体推导如下，

暗通道图的计算方法

通过计算某个像素邻域范围内的最小值（最小分量值），生成暗通道图。

具体计算公式如下，

A值的计算方法

1. 从暗通道图中按照亮度的大小，取前0.1%的像素。
2. 选取这些像素在退化图像I(x)中对应的点的最大亮度值作为A值。

透射率图t(x)的计算方法

假设，在当前像素的某个邻域大小范围内，有较大概率会出现暗原色中低通道值等于0的情况，

该假设与邻域窗口的尺寸具有相关性。

在实际生活中，造成暗原色中存在低通道值的因素主要有：

a) 汽车、建筑物和城市中玻璃窗户的阴影，或者是树叶、树与岩石等自然景观的投影；

b) 色彩鲜艳的物体或表面，在RGB的三个通道中某个通道的值很低（比如绿色的草地／树／植物，红色或黄色的花朵／叶子，或者蓝色的水面）；

c) 颜色较暗的物体或者表面，例如灰暗色的树干和石头。

总之，自然景物中到处都是阴影或者彩色，这些景物的图像的暗原色总是很灰暗的。

利用该先验假设条件，可以推导出如下结果，

 

算法的改进方向

可以使用导向滤波（Guide Filter）获取更为精细的透射率图t(x)。