OpenCV C++實(shí)現(xiàn)圖像去霧算法

圖像去霧算法可以通過多種方法實(shí)現(xiàn)，這里我們提供一個(gè)基于 OpenCV C++ 的實(shí)現(xiàn)方法

1. 首先，確保已經(jīng)安裝了 OpenCV 庫(kù)。如果沒有安裝，請(qǐng)參考官方文檔進(jìn)行安裝：https://opencv.org/releases/

2. 創(chuàng)建一個(gè)名為 “ImageDehaze.cpp” 的新文件，并在其中添加以下代碼：

#include<iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat dehaze(Mat input_image, float w) {
    Mat dark_channel = Mat::zeros(input_image.rows, input_image.cols, CV_8UC1);
    Mat transmission_map = Mat::zeros(input_image.rows, input_image.cols, CV_32FC1);
    Mat output_image = Mat::zeros(input_image.rows, input_image.cols, CV_8UC3);

    // Step 1: Dark Channel Prior
    for (int i = 0; i< input_image.rows; i++) {
        for (int j = 0; j< input_image.cols; j++) {
            Vec3b pixel = input_image.at<Vec3b>(i, j);
            uchar min_value = min(min(pixel[0], pixel[1]), pixel[2]);
            dark_channel.at<uchar>(i, j) = min_value;
        }
    }

    // Step 2: Transmission Map
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
    dilate(dark_channel, dark_channel, kernel);

    for (int i = 0; i< input_image.rows; i++) {
        for (int j = 0; j< input_image.cols; j++) {
            float max_value = max(max(input_image.at<Vec3b>(i, j)[0], input_image.at<Vec3b>(i, j)[1]), input_image.at<Vec3b>(i, j)[2]);
            transmission_map.at<float>(i, j) = max_value - dark_channel.at<uchar>(i, j);
        }
    }

    // Step 3: Recover the Haze-Free Image
    for (int i = 0; i< input_image.rows; i++) {
        for (int j = 0; j< input_image.cols; j++) {
            Vec3b pixel = input_image.at<Vec3b>(i, j);
            for (int k = 0; k < 3; k++) {
                output_image.at<Vec3b>(i, j)[k] = saturate_cast<uchar>(pixel[k] * min(1.0f, transmission_map.at<float>(i, j) / (w * pixel[k] + 1e-5)));
            }
        }
    }

    return output_image;
}

int main(int argc, char** argv) {
    if (argc != 3) {
        cout << "Usage: ImageDehaze<input_image><output_image>"<< endl;
        return -1;
    }

    Mat input_image = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);
    if (!input_image.data) {
        cout << "No image data."<< endl;
        return -1;
    }

    float w = 0.95; // Weight parameter
    Mat output_image = dehaze(input_image, w);

    imwrite(argv[2], output_image);

    return 0;
}

3. 編譯并運(yùn)行程序。在命令行中，導(dǎo)航到包含 “ImageDehaze.cpp” 的文件夾，然后運(yùn)行以下命令：

g++ -o ImageDehaze ImageDehaze.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv`
./ImageDehaze input.jpg output.jpg

其中，將 “input.jpg” 替換為要去霧的輸入圖像文件名，將 “output.jpg” 替換為輸出去霧圖像文件名。

這個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)應(yīng)該能夠在大多數(shù)情況下有效地去除圖像中的霧。當(dāng)然，還可以根據(jù)需要對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。