实验：低照度图像增强

Question

运用所学原理，解决低照度退化原因的图像增强问题
讨论并尝试解决被雾、雨污染的图像增强问题

1. 低照度图像增强：
   学习低照度图像增强方法，代码参考https://ww2.mathworks.cn/help/images/low-light-image-enhancement.html
   在校园内拍一张低照度图像，用以上代码实现图像增强，如不理想，则进一步探讨各种方法的综合利用，给出实验结果。
2. 图像去雾：
   根据小组讨论分享，采用何恺明的暗通道图像去雾算法对一幅有雾图像实现去雾处理。

描述实验的基本步骤，用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果和源代码，并进行必要的讨论，必须包括原始图像及其计算/处理后的图像以及相应的解释。

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题一：低照度图像增强

问题描述：

从给定的链接中学习低照度图像增强的方法，并使用这些方法对校园内的一张低照度图像进行增强。如果结果不理想，尝试使用其他方法提高图像质量。请提供实验结果。

解决方案：

步骤1: 准备工作 - 下载Matlab软件并安装。 - 打开Matlab，新建一个脚本文件。

步骤2: 低照度图像增强方法 - 打开给定链接中的代码示例，了解低照度图像增强的原理和使用方法。 - 使用Matlab对校园内低照度图像进行处理。

以下是一个示例代码：

% 读取低照度图像
img = imread('path_to_input_image.jpg');

% 增强低照度图像
enhanced_img = adapthisteq(img);

% 展示增强后的图像
imshow(enhanced_img);
title('Enhanced Image');

% 保存增强后的图像
imwrite(enhanced_img, 'path_to_output_image.jpg');

步骤3: 进一步提高图像质量 - 如果用以上方法得到的图像质量不够理想，可以尝试以下方法： 1. 使用对比度增强算法，如直方图均衡化，自适应直方图均衡化等。 2. 使用图像增强滤波器，如双边滤波器，高斯滤波器等。 3. 使用多图像融合算法，如拉普拉斯金字塔融合等。

请根据实际需求选择并尝试适合的方法，并进行实验，记录实验结果。

问题二：图像去雾

问题描述：

根据小组讨论，采用何恺明的暗通道图像去雾算法对一张受雾污染的图像进行去雾处理。请描述实验的基本步骤，并提供每个步骤中得到的实验结果和源代码。同时进行必要的讨论。在描述中，请包含原始图像及其经过计算/处理后得到的图像，以及相应的解释。

解决方案：

步骤1: 准备工作 - 确保已经安装了Python环境。 - 安装所需的Python库，如OpenCV，Numpy等。

步骤2: 暗通道图像去雾算法 1. 定义一个卷积核，采用方形或圆形形状，大小为3x3或5x5。 2. 计算输入图像的暗通道。暗通道是指在某个局部区域中，图像中具有最低亮度值的通道。可以使用以下公式计算：dark_channel = min(img[:, :, channel] for channel in range(3)). 3. 估计图像中的大气光。通过在暗通道中选择最亮的像素点来估计大气光。 4. 估计图像中应该有的透射率。可以使用以下公式来估计：transmission = 1 - w * dark_channel / max_atmospheric_light，其中w是一个常数，通常取0.95。 5. 使用逆模型估计原始图像：original_image = (input_image - atmospheric_light) / transmission + atmospheric_light。

以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取受雾图像
img = cv2.imread('path_to_input_image.jpg')

# 定义卷积核尺寸
kernel_size = (3, 3)

# 计算暗通道
dark_channel = np.min(img, axis=2)

# 估计大气光
atmospheric_light = np.max(dark_channel)

# 估计透射率
w = 0.95
transmission = 1 - w * dark_channel / atmospheric_light

# 去雾处理
original_image = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)
for i in range(3):
    original_image[:, :, i] = (img[:, :, i] - atmospheric_light) / transmission + atmospheric_light

# 转换图像类型
original_image = np.clip(original_image, 0, 255).astype(np.uint8)

# 展示去雾后的图像
cv2.imshow('Dehazed Image', original_image)
cv2.waitKey(0)

# 保存去雾后的图像
cv2.imwrite('path_to_output_image.jpg', original_image)

步骤3: 实验结果和讨论 - 经过实验处理，应该会得到一张去除雾霾的图像。 - 随着w值的增加，去雾效果更明显，但可能会导致一些图像细节损失。 - 此算法在一些情况下可能会出现透射率估计错误的问题，需要根据实际情况对算法进行调整。

以上是基于目前的理解和现有的知识提供的解决方案，如有不足之处，还请海涵。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^