人工智能还能去雾霾？真的！

除了图像识别、图像分类，计算机视觉还有很多有趣应用！比如…去雾霾。

光穿过雾霾会发生散射，只有一部分能量能到达镜头，因此拍出的照片会呈现出雾蒙蒙的效果。想要去掉图片中的雾霾，就要精确估计出雾霾的透射率，再对图像进行恢复。

暗通道先验是图像去雾霾的经典方法，它基于这样的假设：在没有雾的图像中，一定有某个通道的某个局部非常暗，暗到数值几近于零。这部分可能是阴影、纯色，也可能是黑色的东西。

有了雾霾，本来应该很暗的部分就会变得灰白。通过这部分的数值计算出雾霾的透射率，找到有雾图像和无雾图像的对应关系，就能去掉图片中的雾霾。

除了暗通道先验，也有人尝试利用对比度的降低或颜色的衰减来估计雾霾的透射率。还有人尝试使用深度学习，将雾霾作为一种特征进行学习，端到端的完成图像去雾。

除了暗通道先验，也有人尝试利用对比度的降低或颜色的衰减来估计雾霾的透射率。还有人尝试使用深度学习，将雾霾作为一种特征进行学习，端到端的完成图像去雾。

有了图像去雾，雾霾天自动驾驶系统也能准确识别交通标志，添加了自动去雾霾功能的手机，雾霾天也能拍出清晰的照片

（转载于人工智能网）