Si solo desea enfocar una región local de una imagen, otras respuestas ya han proporcionado varias formas de hacerlo (por ejemplo, con marcado de enfoque).
En el caso de las imágenes con turbidez, es posible hacer un ” borrado de imagen” / “eliminación de turbidez” para eliminar la turbidez de todos los píxeles, bajo algunas suposiciones. Parece que la imagen que adjuntaste aquí también pertenece a esta categoría.
(Consulte el resultado a continuación para tener una idea de lo que hace).
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(Lo siguiente se basa en lo que sabía mientras hacía investigación de la visión por computadora hace unos años. Quizás el estado del arte ha cambiado, pero esta es una forma posible de resolver este problema).
Eliminación de neblina: formulación
Sea J el resplandor de la escena (es decir, el color original que queremos recuperar), A como la luz atmosférica (o la luz aérea), yo sea la intensidad observada (es decir, el color de la imagen dada), podríamos escribir [1] :
- [matemáticas] \ textbf {I} = \ textbf {J} t + \ textbf {A} (1 – t) [/ math]
Aquí t es el coeficiente de transmisión, y una t más pequeña significa que el píxel tiene más turbidez y su color es más similar al del avión. Como puede ver, el píxel de la imagen se modela como una combinación lineal de su color original y el color del avión.
Por lo general, modelaríamos t como:
- [matemáticas] t = e ^ {- \ beta {d}} [/ matemáticas]
Aquí, d es la profundidad del píxel, y este modelo supone que, para un píxel correspondiente a un objeto más alejado de la cámara, habrá más turbidez; matemáticamente, cuanto más grande es d , más pequeño es t , y por lo tanto el píxel será más similar al avión aéreo, lo cual tiene sentido.
Eliminación de neblina: algoritmo
Para recuperar el color original de cada píxel, dado I , tenemos que resolver para A , J , t (o d ). Hay bastantes artículos por ahí que usan esta formulación, por ejemplo, el mejor artículo en CVPR 2009 – Eliminación de turbidez de imagen única usando Dark Channel Prior – Citando un conjunto de datos de este documento:
Una imagen original con neblina (es decir, I ): 
La imagen recuperada (es decir, J ): 
El mapa de profundidad (es decir, d ) [2]: 
[1]: Muchos documentos realmente usan esta formulación. Una vez más, puede consultar “Eliminación de turbidez de imagen única con Dark Channel Prior” – http://research.microsoft.com/en…
[2]: Un subproducto que obtienes de este algoritmo es que obtendrás un mapa de profundidad bastante decente para la imagen de entrada.
