摘要：本文主要讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法。
本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 三十.图像预处理之图像去雾详解（ACE算法和暗通道先验去雾算法）丨【拜托了，物联网！】》，作者：eastmount 。
一.图像去雾
随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城市频繁出现雾霾，这不仅给人们的身体健康带来危害，还给那些依赖图像信息的计算机视觉系统造成了不良影响，因为在雾天采集到的图像对比度和饱和度均较低，颜色易发生偏移与失真等。因此，寻找一种简单有效的图像去雾方法，对计算机视觉的后续研究至关重要。
该部分主要从下列几篇论文摘取对图像去雾算法进行普及，引用及参考中文论文：
- 魏红伟, 等. 图像去雾算法研究综述[J]. 软件导刊, 2021.
- 王道累, 等. 图像去雾算法的综述及分析[J]. 图学学报, 2021.
- OpenCV图像增强万字详解（直方图均衡化、局部直方图均衡化、自动色彩均衡化）- Eastmount
图像增强（Image Enhancement）是指按照某种特定的需求，突出图像中有用的信息，去除或者削弱无用的信息。图像增强的目的是使处理后的图像更适合人眼的视觉特性或易于机器识别。 在医学成像、遥感成像、人物摄影等领域，图像增强技术都有着广泛的应用。图像增强同时可以作为目标识别、目标跟踪、特征点匹配、图像融合、超分辨率重构等图像处理算法的预处理算法。
