暗通道去雾 matlab

暗通道去雾是一种基于图像暗通道的去雾方法。暗通道是一种在自然景观中经常出现的现象，即在天空、树木、建筑等物体中，最暗的通道往往对应着最远的距离。在图像中，暗通道可以看作是一种像素值较小的卷积核。因为在雾霾天气下，雾霾对光线的散射与吸收作用会使图像亮度变暗、对比度变弱，使得暗通道的像素值变得更小。根据这种现象，可以通过计算暗通道来分离出图像中的雾霾信息。

具体来说，暗通道去雾方法首先要对图像进行预处理，包括颜色空间转换、估计全局大气光、计算暗通道等操作。然后，利用全局大气光估计值和雾霾密度估计值来还原场景中的原始颜色信息。最后，进行后处理，包括色彩校正、清晰化等操作。

Matlab是一种常用于科学计算与图像处理的软件，可以利用Matlab实现暗通道去雾方法。Matlab提供了丰富的图像处理工具箱，包括图像读取和显示、颜色空间转换、局部均值滤波等函数，方便进行图像预处理。同时，Matlab还提供了许多优秀的算法库，可以方便地实现暗通道估计、大气光估计、雾霾密度估计等操作。通过Matlab实现暗通道去雾方法，可以快速、高效地从雾霾图像中恢复出清晰的场景信息，具有非常广阔的应用前景。

相关问题

暗通道去雾matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于暗通道去雾：

function J = dark_channel(I, w)
% 计算暗通道图像
[m, n, ~] = size(I);
p = floor(w/2);
J = zeros(m, n);
for i = 1:m
    for j = 1:n
        min_val = min(min(I(max(i-p,1):min(i+p,m), max(j-p,1):min(j+p,n), :)));
        J(i,j) = min_val;
    end
end
end

function [t, A] = atm_light(I, dark)
% 估算大气光值
[m, n] = size(dark);
vec_dark = reshape(dark, m*n, 1);
vec_I = reshape(I, m*n, 3);
[~, indices] = sort(vec_dark, 'descend');
indices = indices(1:floor(m*n*0.1));
A = mean(vec_I(indices, :));
t = 1 - 0.95 * mean(vec_dark(indices));
end

function J = dehaze(I, omega, w)
% 去雾函数
I = im2double(I);
dark = dark_channel(I, w);
[t, A] = atm_light(I, dark);
J = (I - repmat(A, size(I, 1), size(I, 2))) ./ max(t, omega) + repmat(A, size(I, 1), size(I, 2));
end

在这个代码中，我们使用了三个函数：`dark_channel`，`atm_light` 和 `dehaze`。首先，`dark_channel`函数计算输入图像的暗通道图像，`atm_light`函数估算大气光的值，最后，`dehaze`函数根据估算出的大气光和透射率去除雾霾。

要使用这个代码，只需要将要处理的图像传递给 `dehaze` 函数，例如：

I = imread('input_image.png');
J = dehaze(I, 0.95, 15);
imshow(J);

其中，第二个参数 `omega` 控制了最小透射率的值，第三个参数 `w` 决定了计算暗通道图像时使用的窗口大小。你可以调整这些参数来获得最佳的去雾效果。

暗通道去雾matlab实现

通道去雾是一种常用的图像去雾算法，它基于一个假设：在自然图像中，大多数像素点都存在着一些相同的颜色，这些颜色被称为暗通道。暗通道去雾算法通过估计暗通道来去除图像中的雾气。下面是暗通道去雾的MATLAB实现步骤：

% 读入带雾图像
I = imread('foggy_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);

% 估计暗通道
patch_size = 15; % 定义块大小
J_dark = minfilt2(I_gray, [patch_size patch_size]); % 计算每个像素点的最小值
J_dark = double(J_dark); % 转换数据类型
J_dark = J_dark / 255; % 归一化

% 估计大气光
top_percent = 0.001; % 定义取前0.1%的像素点
num_pixel = numel(I(:,:,1)); % 计算像素总数
num_top_pixel = round(num_pixel * top_percent); % 计算前0.1%的像素点数
J_dark_vec = reshape(J_dark, [num_pixel, 1]); % 将J_dark转换为向量
J_dark_vec_sorted = sort(J_dark_vec, 'descend'); % 将J_dark_vec按降序排列
atmos_light = mean(J_dark_vec_sorted(1:num_top_pixel)); % 取前0.1%的像素点的平均值作为大气光

% 估计透射率
w = 0.95; % 定义权重
transmission = 1 - w * J_dark / atmos_light; % 计算透射率

% 恢复图像
patch_size = 15; % 定义块大小
J_gray = double(I_gray) / 255; % 转换数据类型
J_dehazed = zeros(size(J_gray)); % 初始化去雾图像
for i = 1:size(J_gray, 1)
    for j = 1:size(J_gray, 2)
        patch = J_gray(max(i-patch_size/2,1):min(i+patch_size/2,end), max(j-patch_size/2,1):min(j+patch_size/2,end)); % 提取块
        t = max(transmission(max(i-patch_size/2,1):min(i+patch_size/2,end), max(j-patch_size/2,1):min(j+patch_size/2,end))); % 计算块内最大透射率
        J_dehazed(i,j) = (J_gray(i,j) - atmos_light) / max(t, 0.1) + atmos_light; % 恢复像素值
    end
end

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(I); title('原图');
subplot(1,2,2); imshow(J_dehazed); title('去雾图像');