如何利用暗通道先验理论完成单张图片的去雾处理？请结合何恺明的CVPR演讲PPT详细说明。
暗通道先验理论是一种基于大量无雾图像统计得到的先验信息，它指出在非天空的局部区域中，至少有一个颜色通道的像素值会非常低。为了实现单张图像去雾，我们可以按照以下步骤进行：
参考资源链接：何恺明在CVPR会议上演讲时的ppt
1. 计算暗通道：首先对图像进行局部窗口的最小值滤波操作，得到暗通道图。 2. 估计大气光照：通过分析暗通道图来估计全局大气光照，通常选择暗通道中最暗的像素值作为大气光照的估计值。 3. 透射率计算：透射率是指无雾图像中某点的像素值传递到有雾图像中的比例。我们可以利用暗通道先验来粗略估计透射率，然后使用软抠图算法精细调整透射率。 4. 恢复无雾图像：有了大气光照和透射率之后，就可以利用以下公式恢复无雾图像： J(x) = (I(x) - A)/t(x) + A 其中，J(x)是恢复后的无雾图像，I(x)是有雾图像，A是大气光照，t(x)是透射率。 为了更好地理解这一过程，建议参考何恺明在CVPR会议上演讲时使用的PPT——基于暗通道先验的单幅图像去雾技术。这份PPT将提供一个直观的理论框架和清晰的步骤说明，有助于你深入理解暗通道先验在图像去雾中的应用，并将理论知识转化
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