11.1 暗通道優先的影象去霧演算法
影象增強與影象修復二者之間有一定交叉，雖然它們一個強調客觀標準，一個強調主觀標準，但畢竟終於的結果都改善了影象的質量。影象去霧就是這兩種技術彼此交叉領域中最典型的代表。假設將霧霾看作是一種噪聲，那麼去除霧霾的標準顯然是非常客觀的，也就是要將影象恢復至沒有霧霾下所獲取的情況。可是假設將在霧霾環境下拍攝的照片就看作是一種影象本來的面貌，那麼去霧顯然就是人們為了改善主觀視覺質量而對影象所進行的一種增強。早期影象去霧的研究並沒有得到應有的重視，非常多人覺得它的實際意義不大，甚至覺得所謂的去霧演算法多是些華而不實的花拳繡腿，缺乏學術上的價值。然而，斗轉星移，時易世變。一方面隨著大氣汙染的日益嚴重，設法改善自己主動獲取的影象質量其意義不言而喻。還有一方面，隨著數碼裝置的普及，消費類電子產品的市場也催生出很多新的需求，當中人們對所拍照片質量的修正和優化就是一個顯而易見的需求。說到影象去霧，就不得不提到由何愷明博士等人提出的基於暗通道的影象去霧演算法。這個演算法因其新穎的思路和理想的效果而廣受關注，相關論文也曾於2009年榮獲CVPR最佳論文獎，同一時候也是該獎設立以來，首次由亞洲學者獲頒此殊榮。
如今結果已經比較細膩了，可是顯然影象有些暗。何博士在論文中也有提及直接暗通道演算法的結果會是比較暗的。下一篇文章中，我們將給出在MATLAB中實現的原始碼，並對過暗的影象新增曝光和自己主動色階，從而得到完美的去霧影象。
未完，待續。。。
（特別說明：本文是從我未出版的新書中抽選出來的，所以行文中讀者可能會感覺有些地方好像會有對其它章節內容的引用或者提及，或者某些插圖的編號直接編到了圖11-X，可是這並最好還是礙你對本文的閱讀和理解）