摘要：本文详细介绍了图像除臭算法。图像增强的图像也可以应用于目标检测，图像分类或物联网测试的领域，效果更好。
随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城市经常出现雾霾，这不仅会对人们的身体健康造成伤害，而且对依赖于图像信息的计算机视觉系统造成不利影响。图像对比度和雾天的饱和度很低，颜色易于抵消和失真。因此，找到一种简单有效的图像方法对于以下计算机视觉研究至关重要。
这部分主要来自以下论文，以将图像捡起到雾算法以进行普及。
图像增强功能是根据图像中的特定需求指出图像中的有用信息在医学成像，遥感成像，角色摄影和其他字段中，图像增强技术已被广泛使用。图像增强功能可以用作图像处理算法（例如目标识别，目标跟踪，特征点匹配）的图像处理算法的预处理算法，图像融合和超级分辨率重建。
近年来，有许多单个图像用于雾化算法。广泛使用的是：
它可以分为三类：基于图像增强的雾算法，基于图像恢复的雾算法和基于CNN的FOG算法。
通过图像增强技术，可以突出图像的细节，改善对比度，使其看起来更清晰，并且此类算法的适用性很广。特定算法是：
此外，基于基于该算法的图像增强原理，还有许多改进算法。
它主要基于大气散射的物理模型。通过观察大量的雾图像和无雾图像来观察和总结，并获得了某些映射关系，然后根据雾图像形成过程的形成来恢复清晰的图像，然后根据雾图的形成进行反操作。最经典的是He Kaiming提出的：
使用CNN创建端到 - 端模型。雾图像恢复无雾图像。目前，有两个用于使用神经网络雾化的想法：
CNN由于其强大的学习能力而被应用于多个领域，因此一种用于将CNN用于FOG的算法。2016年，Cai等人。首次将一个名为Dehaznet的雾网网络估算出雾图像的传输速率。Dehaznet具有雾模糊图像作为输入，其传输速率是输出的。基于大气散射模型理论的理论，恢复了无雾的清晰图像。
在平衡图，雾，dehaznet和Aod-net deoder上分别测试了以下图。实验结果显示在图中。从图可以看出，基于图像增强的右恢复算法的雾图像比较的对比显着增强。由于质量的增加，在增加对比度的同时也会扩大噪声，并出现细节和色彩偏差的细节。基于物理模型，基于Dehaznet的Dehaznet和基于AOD-NET算法的雾算法雾效应比直方图平衡算法更好。
其他雾算法的比较结果如下图所示。
最后，作为王道先生的摘要，雾图像的当前算法主要基于图像增强，图像恢复和CNN的三个方向。
以上三种雾算法对雾和天空图像具有明显的雾化作用。尽管它们在实际生活中被广泛使用，但以下几点可能仍然是对未来雾化领域的研究的重点和困难。
本节主要介绍参考作者的书籍和相关论文来叙述，并简要介绍ACE算法的原理知识。如果读者想了解更多有关其原理的信息，建议阅读原始英语文本。有关详细信息，请参阅以下参考文献，所有这些都是大家庭。
英文原始文字：
图像对比度的增强算法在许多情况下都是有用的，尤其是在医学图像中。这是由于许多疾病的诊断，需要对医学图像进行视觉检查。视网膜算法是一种代表性的图像增强算法。它是根据人视网膜和大脑皮质的物体颜色的波长光反射能力形成的。它必须适应以增强。
Rizzi Great God提出了自动颜色增强（ACE）算法在视网膜算法的理论上。图像的对比度调整会产生人类视网膜的颜色常数和恒定平衡，这具有良好的图像增强效果。
ACE算法包括两个步骤：
（1）区域自适应过滤
输入图像I（作为ASH图作为示例）。此步骤是适应单个通道I中所有P区域的区域。以获得色差校正。
在公式中：ic§-ic（j）是p和j的两个像素点之间的灰色差异，表达了生物生物学的侧面抑制。d（p，j）表示距离测量函数，并使用两个点之间。欧希距离之间的距离，点j对p对点j的影响的影响以及反映滤波器的区域适应性；SA（X）是亮度表达函数（奇数函数）。本文的算法选择了经典的饱和函数。
选择不同的亮度函数和参数可以控制对比度增加的程度。饱和前经典饱和函数的斜率越多，结果与过度增强和放大倍率的对比度越明显，噪声也很差。最后，选择饱和函数作为相对亮度性能函数。公式如下：
（2）颜色重组拉伸，图像的动态扩展
在公式（1）中获得的中间量拉伸至[0，255]，并且全动态范围[0，255]（8-位灰色图像），计算公式如下，公式：[minr，minr，Maxr]是中间体积L（x）的整个定义，使图像达到了全局白平衡。
下图是ACE图像增强条形码图像后的渲染图。图像增强后图（b）的比较更强，从而改善了原始图像的亮度和黑暗，并增强了图像的真实性。
ACE算法的引入如下：
实验的比较效果如下图所示。在编写此主题时，每个人都注意与传统方法的比较。
由于暂时没有OPENCV中的ACE算法软件包，因此以下代码是从文章“ zmshy2128”老师中学习，以修改彩色直方图平衡处理的实现。在机会详细分析其代码实施过程之后。
运行结果显示在图中。ACE算法可以有效地执行图像和雾气处理以增强图像的细节。
最后，目标探测和雾气以及女神雾的效果继续欢呼！
该算法是计算机视野在2009年提出的图像图像图像的经典算法简要介绍了大老板。这真的很棒，值得学习。
在原创性中，如果它是图像处理或研究图像领域的作者，建议您仔细阅读原始英语文本。在2009年提出该算法真是太神奇了。
引用和参考文书：
英文原始文字：
暗通道先验（DCP）雾算法取决于雾处理，观察和总结大量雾图像和无雾图像的大气散射模型，并获得了一些映射关系，然后根据雾图像图像形成过程用于执行反操作以恢复清晰的图像。
算法的过程和原理如下。
（1）大气散射模型
在计算机视觉和计算机图形中，该方程描述的大气散射模型被广泛使用。参数说明如下：
方程右侧的第一项是场景的直接衰减项目，第二个项目是环境光项目。
（2）暗通道定义
在大多数非sky区域中，某些像素中至少有一个颜色通道值非常低。对于图像j（x），暗通道的数学定义如下：
其中，ω（x）代表以x为中心的局部区域，竞标C表示RGB的三个通道。该公式的重要性在代码中也非常简单。首先，在每个像素RGB组件中找到最小值，存储一对与原始图像相同的灰色图，然后最小化此Ash ChartFilter的灰色图形图，该滤清器的半径由过滤器确定窗口大小。
（3）黑暗通道优先级的理论
黑暗频道的理论指出，非sky地区的无雾图像j（x）的黑暗通道往往是0，即：
由深色原色引起的低主要和低信道值中有三个主要因素：
简而言之，在自然风光中到处都有阴影或颜色。这些场景的图像的深色原色始终是黑暗的，带有雾的图像也更明亮。因此，您可以清楚地看到黑暗通道理论的普遍性。
（4）公式变形
根据大气散射模型，第一个公式略微处理并变形为下一个公式：
假设每个窗口的传输速率t（x）是常数，则将其记录为t'（x），并且给出了一个值，并且公式的两个侧面是在同一时间给出的时间。
其中，J（X）是必需的无雾图像。根据上述黑暗通道理论：
因此可以得出：
（5）传输速率的计算
将上部公式带入传输速率t'（x）的估计值，如下所示：
在现实生活中，即使天空晴朗，空气中也会有一些颗粒。当看远处的风景时，人们仍然可以感觉到雾的存在。此外，雾的存在使人们感到很深，因此有必要保留一定程度的雾气，同时消除雾气。通过在0到1之间引入w（占0.95）的因子W的估计传输速率，如公式中所示：
上面的推导过程假定已知大气光值A。实际上，您可以使用深色通道图从原始的雾图中查找。特定的步骤如下：
此外，由于传输速率T太小，J会很大，并且已修复的无雾图像对于整个白色场都太大了。因此，有必要为传输速率设置下限T0（通常为0.1）。当T0，以t = t0为单位。上述获得的传输速率和大气光值被替换为公式，图像的恢复公式终于解决了：如下：
这是首先测试雾算法的黑暗通道的原理，论文中的加工效果简单得到了补充。
再次崇拜偶像，强烈建议所有人阅读论文。
实施代码引用了MU先生，感觉比我好。引用如下：
实现效果如下图所示：
如果要与以下目标车检测结合使用，也可以先转到雾，然后检测，如下图所示：
对于噪声添加或生成，图像处理总是必不可少的。以下补充了两个简单的盐和胡椒噪声和雾模量代码。这与本文中的实验密切相关，可以为我们提供更多的gan生成样品。Later人工智能系列GAN GAN，让我们看看我们是否可以学习图像的图像真正的雾化场景，值得期待，哈哈！
原始图片是景观图像：
代码显示如下：
输出结果如下图所示：
代码显示如下：
输出结果如下图所示，效果还不错。
本文分享了华为云社区的诚意，作者：Eastmount。