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(´ε｀ )

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图文版本送给不方便打开的朋友 (°u°)」

这一季我们讲过人脸识别、结构光，也讲过 SLAM、OCR 等计算机视觉的应用分支，接下来我们会谈谈 CV 相关的有趣应用，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。

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。

PS：这种计算机视觉技术（应用）的正式名称为：图像去雾（Haze Removal）。经典方法「暗通道先验」来自计算机视觉顶级会议 CVPR 2009年的「Best Paper」《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，作者何恺明现任 FAIR 研究科学家。

顺便一提，CVPR 2016年「Best Paper」《Deep Residual Learning for Image Recognition》的作者也是他。

感兴趣的朋友可以根据这些关键词查找更多信息。

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