基于暗通道先验的单幅图像去雾算法及Python实现

暗通道先验法是一种有效的单幅图像去雾算法，通过分析图像暗通道估计场景透射率和大气光，进而恢复清晰图像。

算法原理:

1. 暗通道计算: 对输入图像进行预处理后，计算每个像素邻域内的最小颜色通道值，得到暗通道图像。无雾区域暗通道值接近于0，有雾区域值较大。

2. 大气光估计: 暗通道图像中最亮的像素点对应于大气光，可从原图像中获取。

3. 透射率估计: 根据大气散射模型，利用暗通道值和大气光值计算每个像素的透射率，表示光线在雾中的传播程度。

4. 图像恢复: 利用估计的透射率和大气光值，通过逆向大气散射模型恢复去雾后的清晰图像。

Python实现:

利用Python的图像处理库，可以实现暗通道先验算法，并通过GUI界面展示去雾效果。