单幅图像基于暗通道的图像去雾

来源：互联网发布：linux sh 编辑：程序博客网时间：2024/04/28 15:38

博主写的文章很好，在此保存。from：http://blog.csdn.net/wds555/article/details/22699629

该代码部分实现了何凯明博士的论文暗通道去雾Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior，导向滤波算法尚未实现。

基于暗通道先验的单幅图去雾算法大致如下：
雾图I，目标无雾图J，雾图形成模型I=J*t+A(1-t)。
1、暗通道，窗口。
2、大气光成分：A。
3、去雾因子：w。
4、透射图：1-w*min(min(I/A))

5、导向滤波求透射率：t。
6、还原无雾图：J=(I-A)/t+A。
涉及到的滤波技术为soft matting和guidedfilter，boxfilter。（matlab和opencv实现导向滤波）

[cpp] view plaincopy
#include "cv.h"  
#include "highgui.h"   
//#include "GuidedFilter.h"  
  
IplImage* MinFilter(IplImage *img,int y,int x)  
{  
    IplImage *img_dark=cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height),img->depth,1);  
    IplImage *temp=cvCreateImage(cvSize(x,y),img->depth,img->nChannels);  
    IplImage *temp0=cvCreateImage(cvSize(x,y),img->depth,1);  
    CvScalar scalar={0.};  
    double min=0.;  
    double min1=0.;  
    double min2=0.;  
    double min3=0.;  
    CvRect rect=cvRect(0,0,x,y);  
    CvRect rect0=cvRect(0,0,x,y);  
    int img_h=img->height;  
    int img_w=img->width;  
    for(int i=0;i<=img_h/y;i++)  
    {  
        if(i*y+1>img_h)  
            continue;  
        rect.y=i*y;  
        if(i*y>img_h-y)  
        {  
            rect.height=img_h-i*y;  
            rect0.height=img_h-i*y;  
        }  
        rect.width=x;  
        rect0.width=x;  
        for(int j=0;j<=img_w/x;j++)  
        {  
            if(j*x+1>img_w)  
                continue;  
            rect.x=j*x;  
            if(j*x>img_w-x)  
            {  
                rect.width=img_w-j*x;  
                rect0.width=img_w-j*x;  
            }  
            cvSetImageROI(img,rect);  
            cvSetImageROI(temp,rect0);  
            cvCopy(img,temp);  
            cvResetImageROI(img);  
            cvSetImageCOI(temp,1);  
            cvMinMaxLoc(temp,&min1,NULL,NULL,NULL);  
            cvSetImageCOI(temp,2);  
            cvMinMaxLoc(temp,&min2,NULL,NULL,NULL);  
            cvSetImageCOI(temp,3);  
            cvMinMaxLoc(temp,&min3,NULL,NULL,NULL);  
            cvSetImageCOI(temp,0);  
            if(min1<min2)  
                min=min1;  
            else  
                min=min2;  
            if(min>min3)  
                min=min3;  
            scalar=cvScalar(min,0,0,0);  
            cvSet(temp0,scalar,NULL);  
            cvSetImageROI(temp0,rect0);  
            cvSetImageROI(img_dark,rect);  
            cvCopy(temp0,img_dark);  
            cvResetImageROI(temp0);  
            cvResetImageROI(img_dark);  
        }  
    }  
    cvReleaseImage(&temp);  
    cvReleaseImage(&temp0);  
  
    return img_dark;  
}  
  
int main()  
{  
    int block_y=4;  
    int block_x=4;  
    double w=0.98;  
    IplImage *img=cvLoadImage("train.bmp",-1);//定义原始图像    
    int img_h=img->height;  
    int img_w=img->width;  
  
    IplImage *des=cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height),img->depth,img->nChannels);  
    IplImage *img_dark=cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height),img->depth,1);  
    IplImage *img_t=cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height),img->depth,1);  
    img_dark=MinFilter(img,block_y,block_x);//暗通道图  
  
    //计算大气光值  
    CvPoint max_point;  
    double a_max=0.;  
    cvMinMaxLoc(img_dark,NULL,&a_max,NULL,&max_point,NULL);  
    int x=(max_point.x>(img_w-block_x))?(img_w-block_x):max_point.x;  
    int y=(max_point.y>(img_h-block_y))?(img_h-block_y):max_point.y;  
    CvScalar a={0.};  
    double a_max0=0;  
    double a_max1=0;  
    double a_max2=0;  
    for(int i=y;i<y+block_y;i++)  
    {  
        for(int j=x;j<x+block_x;j++)  
        {  
            a=cvGet2D(img,i,j);  
            if(a_max0<a.val[0])  
                a_max0=a.val[0];  
            if(a_max1<a.val[1])  
                a_max1=a.val[1];  
            if(a_max2<a.val[2])  
                a_max2=a.val[2];  
        }  
    }  
  
    //计算透射率  
    CvScalar p={0.};  
    CvScalar q={0.};   
    for(int i=0;i<img->height;i++)  
    {  
        for(int j=0;j<img->width;j++)  
        {  
            p=cvGet2D(img_dark,i,j);  
            //q.val[0]=1-w*p.val[0]/a_max;  
            q=cvScalar(255-w*p.val[0]);  
            cvSet2D(img_t,i,j,q);  
        }  
    }  
    cvSmooth(img_t,img_t,CV_BLUR,block_y*3,block_x*3);  
  
    //还原图像  
    CvScalar I={0.};  
    CvScalar t={0.};  
    CvScalar dst={0.};  
    double dst0,dst1,dst2;  
    for(int i=0;i<img->height;i++)  
    {  
        for(int j=0;j<img->width;j++)  
        {  
            I=cvGet2D(img,i,j);  
            double t=cvGetReal2D(img_t,i,j);  
            t=t/255;  
            if(t<0.1)  
                t=0.1;  
            //dst.val[0]=(I.val[0]-a_max0)/t+a_max0;  
            //dst.val[1]=(I.val[1]-a_max1)/t+a_max1;  
            //dst.val[2]=(I.val[2]-a_max2)/t+a_max2;  
            dst0=(I.val[0]-a_max0)/t+a_max0;  
            dst1=(I.val[1]-a_max1)/t+a_max1;  
            dst2=(I.val[2]-a_max2)/t+a_max2;  
            dst=cvScalar(dst0,dst1,dst2,0);  
            cvSet2D(des,i,j,dst);  
        }  
    }  
      
    cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    cvShowImage("原图",img);  
    cvNamedWindow("暗通道先验图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    cvShowImage("暗通道先验图",img_dark);  
    cvNamedWindow("透射率图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    cvShowImage("透射率图",img_t);  
    cvNamedWindow("目标图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    cvShowImage("目标图",des);  
  
    cvWaitKey(0);  
    cvReleaseImage(&img);  
    cvReleaseImage(&img_dark);  
    cvReleaseImage(&img_t);  
    cvReleaseImage(&des);  
    cvDestroyWindow("原图");  
    cvDestroyWindow("暗通道先验图");  
    cvDestroyWindow("透射率图");  
    cvDestroyWindow("目标图");  
    return 0;  
}  

0 0