matlab暗通道去雾代码
时间: 2023-05-23 17:06:27 浏览: 68
A:以下是一个基于暗通道先验的matlab去雾算法示例代码:
```matlab
function dehazed_image = dark_channel_dehaze(hazy_image, omega, t0)
% hazy_image: 待去雾图像
% omega: 全局透射率的权重
% t0: 最小透射率值,防止除以零
% 读入待去雾图像
hazy_image = im2double(hazy_image);
% 用大小为15x15的方框滤波器对三个通道分别进行滤波
image_dark = min(hazy_image, [], 3);
image_dark = imboxfilt(image_dark, 15);
% 计算图像的暗通道
image_dark_channel = imerode(image_dark, strel('disk', 30));
% 计算全局透射率
global_transmission = 1 - omega * image_dark_channel;
% 限制全局透射率的最小值为t0
global_transmission(global_transmission < t0) = t0;
% 估计大气光照 A
A = zeros(1,1,3);
A(:,:,1) = max(max(hazy_image(:,:,1).*global_transmission));
A(:,:,2) = max(max(hazy_image(:,:,2).*global_transmission));
A(:,:,3) = max(max(hazy_image(:,:,3).*global_transmission));
% 计算去雾图像
dehazed_image = (hazy_image - A) ./ global_transmission + A;
end
```
该函数需要三个输入参数:待去雾图像`hazy_image`、全局透射率的权重`omega`和最小透射率值`t0`。函数返回去雾后的图像`dehazed_image`。其中,全局透射率的计算方式采用了论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》中提出的方法。该算法需要使用大小为15x15的方框滤波器对图像的每个通道分别进行滤波,然后计算图像的暗通道。根据暗通道先验,暗通道值越小,像素点越可能属于大气光照区域。然后,利用全局透射率与暗通道来估计大气光照和全局透射率,最后根据恢复公式来计算去雾图像。