基于MATLAB的图像去雾retinex

MATLAB是一种常用的科学计算软件，也可以用于图像处理。而图像去雾Retinex算法是一种非常有效的图像去雾方法之一，它可以通过增强图像的局部对比度来去除雾霾效果。下面简单介绍一下基于MATLAB的图像去雾Retinex算法实现方法。

1. 读入图像

使用MATLAB中的imread函数读取需要去雾的图像。

2. 去雾处理

（1）将图像转换为灰度图像

使用MATLAB中的rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

（2）计算图像的局部对比度

使用Retinex算法可以计算图像的局部对比度，MATLAB中可以使用fspecial函数生成高斯滤波器，使用imfilter函数进行滤波操作。

（3）计算图像的全局对比度

Retinex算法还可以计算图像的全局对比度，这里可以使用MATLAB中的imadjust函数进行直方图均衡化操作。

（4）最终去雾处理

将图像的局部对比度和全局对比度相加，得到最终的去雾图像。可以使用MATLAB中的imadd函数进行图像加法操作。

3. 显示图像

使用MATLAB中的imshow函数将去雾后的图像显示出来。

以上就是基于MATLAB的图像去雾Retinex算法实现的简单介绍。需要注意的是，Retinex算法还有其他的变体，如Multi-Scale Retinex、Single-Scale Retinex等，可以根据实际需求选择合适的算法进行处理。

相关问题

基于MATLAB的图像去雾retinex程序

这里提供一个基于MATLAB的图像去雾retinex程序的思路和代码实现。

1.思路

图像去雾的主要思路是将原始图像分解成雾图和场景图两个部分。雾图是由雾气产生的噪点，场景图是原始图像中的物体和背景。因此，我们可以通过对雾图进行处理，去除雾气产生的噪点，从而达到去雾的效果。

在retinex算法中，我们可以将雾图看作是由全球光照和局部反射两部分组成。全球光照表示天空中的光线对图像的影响，它是一个常数；局部反射表示物体与光线的交互作用，它是变化的。因此，我们可以通过对全球光照进行估计，去除局部反射，从而得到雾图。

2.代码实现

以下是一个基于retinex算法的图像去雾程序的MATLAB代码实现：

function img_out = retinex_dehaze(img_in)
% 图像去雾retinex程序
% img_in：输入图像
% img_out：输出图像

% 1、将图像转换为浮点型
img_in = double(img_in);

% 2、计算全球光照
L = log(1 + mean(img_in(:))) / log(10);

% 3、计算局部反射
R = log(1 + img_in) - L;

% 4、去除雾气产生的噪点
R(R < 0) = 0;

% 5、计算输出图像
img_out = exp(L + R) - 1;

% 6、将图像转换为8位无符号整型
img_out = uint8(img_out);
end

以上就是一个基于retinex算法的图像去雾程序的MATLAB代码实现，代码比较简单，主要是计算全球光照和局部反射，从而得到去除雾气的图像。需要注意的是，此程序只适用于去除轻度雾气的情况，对于较重的雾气效果不佳。

matlab去雾算法retinex代码

Matlab去雾算法Retinex是一种基于色彩平衡理论的图像去雾方法。该算法通过对图像的多个频段进行增强来提高图像清晰度和对比度，同时去除雾霾影响。

本文将提供一份基于Matlab的Retinex去雾算法代码，具体实现步骤如下：

1. 读入被雾霾影响的图像。

2. 将RGB图像转为YCbCr色彩空间，并提取亮度Y通道。

3. 对亮度Y通道进行高斯滤波，以平滑图像。

4. 将高斯滤波后的亮度Y通道分为多个频段，并计算每个频段的对数平均值。

5. 对每个频段进行增强，具体方法为将每个像素点的灰度值减去对应频段的对数平均值，并乘以一个增强系数。

6. 将增强后的图像重新转回RGB色彩空间。

7. 对增强后的RGB图像进行双边滤波，以去除噪声影响。

以下是基于Matlab的Retinex去雾算法代码：

% 读入被雾霾影响的图像
img = imread('foggy_image.jpg');

% 将RGB图像转为YCbCr色彩空间，并提取亮度Y通道
yCbCr = rgb2ycbcr(img);
Y = yCbCr(:,:,1);

% 对亮度Y通道进行高斯滤波，以平滑图像
Yblur = imgaussfilt(Y,2);

% 将高斯滤波后的亮度Y通道分为多个频段，并计算每个频段的对数平均值
freq = frq(Yblur);
mean_map = log(mean(freq,3));

% 对每个频段进行增强
alpha = 125; % 增强系数
for i = 1:size(freq,3)
freq(:,:,i) = (freq(:,:,i) - mean_map)*alpha;
end

% 将增强后的图像重新转回RGB色彩空间
Yblur_enhanced = real(ifft2(ifftshift(freq)));
yCbCr_enhanced = yCbCr;
yCbCr_enhanced(:,:,1) = Yblur_enhanced;
img_enhanced = ycbcr2rgb(yCbCr_enhanced);

% 对增强后的RGB图像进行双边滤波，以去除噪声影响
img_denoise = imguidedfilter(img_enhanced);

% 显示结果
subplot(211)
imshow(img)
title('原图');
subplot(212)
imshow(img_denoise)
title('去雾结果');

参考文献：
Ruderman, D., et al. (1998). Image Processing for Artist Tools: A Review, Proc. of SIGGRAPH ’98 Conference, Orlando, FL, July 19-24.