计算机视觉项目：图像去雾/去雾

$ import image_dehazer # 加载库$ HazeImg = cv2.imread('image_path') # 读取输入图像 -- (**必须是彩色图像**)$ HazeCorrectedImg = image_dehazer.remove_haze(HazeImg) # 移除Haze$ cv2. imshow('输入图像', HazeImg); # 显示原始模糊图像$ cv2.imshow('enhanced_image', HazeCorrectedImg); # 显示结果$ cv2.waitKey(0) # 保持显示窗口 该代码是论文“Efficient Image Dehazing with Boundary Constraint and Contextual Regularization”的一个实现，该算法可分为4部分： 本项目已获得许可BSD 2 许可证 - 详情请参见 LICENSE.md 文件作者感谢 Gaofeng MENG、Ying WANG、Jiangong DUAN、Shiming XIANG、Chunhong PAN 的论文“Efficient Image Dehazing with Boundary Constraint and Contextual Regularization” 作者希望感谢亚历山大·布科。 psf2otf 函数是从他的存储库中获得的。 ( https://github.com/aboucaud/pypher/blob/master/pypher/pypher.py ) 作者要感谢 Suresh Merugu 博士对代码的 matlab 实现。这个存储库是 matlab 代码的 python 实现。梅鲁古，苏雷什。 (2014)。回复：如何检测图像中的雾气，然后增强图像以去除雾气？。取自：https://www.researchgate.net/post/How_to_detect_fog_in_an_image_and_then_enhance_the_image_to_remove_fog/53ae3f10d2fd64c3648b45a9/citation/download。