计算机视觉与深度学习 ｜ 图像去雾算法综述：原理、公式与代码实现
文章目录
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- 引言
- 一、基于图像增强的去雾算法
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- 1.1 算法原理与分类
- 1.2 典型算法实现
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- 1.2.1 直方图均衡化
- 1.2.2 CLAHE算法（对比度受限直方图均衡化）
- 1.3 优缺点分析
- 二、基于大气散射模型的去雾算法
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- 2.1 大气散射模型
- 2.2 暗通道先验算法
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- 2.2.1 算法原理
- 2.2.2 公式推导
- 2.2.3 Python实现
- 2.2.4 算法优化
- 2.3 其他基于模型的方法
- 三、基于深度学习的去雾算法
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- 3.1 算法分类
- 3.2 典型网络架构
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- 3.2.1 DehazeNet
- 3.2.2 AOD-Net（All-in-One Dehazing Network）
- 3.2.3 最新进展
- 3.3 深度学习去雾实现框架
- 3.4 技术挑战与发展趋势
- 四、三类算法对比与应用场景
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- 4.1 性能对比
- 4.2 应用场景选择建议
- 五、总结与展望
- 参考文献
引言
图像去雾技术旨在消除大气散射引起的图像降质，恢复场景的真实细节与色彩。随着计算机视觉技术的发展，去雾算法已从传统的图像增强方法演进到基于物理模型和深度学习的复杂解决方案。本文系统梳理三类主流去雾算法，重点解析暗通道先验算法的数学推导与工程实现。
一、基于图像增强的去雾算法
1.1 算法原理与分类
基于图像增强的去雾方法通过提升对比度和抑制噪声改善视觉效果，不依赖物理模型，具有实现简单、计算高效的特点。主要包括：
- 直方图均衡化：通过拉伸灰度直方图分布范围增强全局对比度，但易导致局部过曝和细节丢失[2]
- Retinex算法：基于人类视觉系统的颜色恒常性理论，分离图像的反射分量（物体本质颜色）和光照分量（环境光干扰）[5]
- 同态滤波：结合对数变换与频域滤波，增强高频细节同时抑制低频光照变化[2]
1.2 典型算法实现
1.2.1 直方图均衡化
算法流程：
- 统计图像灰度级分布
- 计算累积分布函数(CDF)
- 通过CDF映射实现灰度值拉伸
Python代码示例：