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

### 暗通道先验去雾算法的MATLAB实现

暗通道先验（Dark Channel Prior, DCP）是一种有效的图像去雾技术，最初由He等人提出。该方法假设对于大多数无雾自然场景，在局部区域内至少有一种颜色分量具有较低的强度值。

#### MATLAB 实现概述
为了在MATLAB中实现DCP去雾算法，主要步骤包括计算暗通道图、估计大气光强、求解透射率以及最终恢复清晰图像。以下是具体代码示例：

function J = dehaze(I)
    % I 是输入有雾RGB图片矩阵
    
    omega = 0.95;     % 透射率调整系数
    t0 = 0.1;         % 最小透射阈值防止除零错误

    darkChannel = DarkChannel(I);
    
    A = EstimateAtmosphericLight(I, darkChannel);  
      
    transmission = EstimateTransmission(I,A,darkChannel);

    refinedTrans = GuidedFilter(transmission,I,t0);

    sceneRadiance = RecoverSceneRadiance(I,A,refinedTrans,omega);

    J = uint8(sceneRadiance * 255);
end


% 计算暗通道
function dc = DarkChannel(img,radius)
    imgGray = min(min(img(:,:,1),img(:,:,2)),img(:,:,3));
    kernelSize = radius*2+1;
    paddedImg = padarray(imgGray,[radius,radius],'replicate');
    h = fspecial('average',kernelSize);
    dc = imfilter(paddedImg,h,'same','symmetric'); 
    dc = double(dc(radius+1:end-radius,radius+1:end-radius));   
end


% 大气光照估算
function A = EstimateAtmosphericLight(J,darkChnl)
    [m,n] = size(darkChnl);
    numPixels = m*n;

    flatJ = reshape(J,[],3);
    flatDc = reshape(darkChnl,m*n,1);

    [~,idx] = sort(flatDc,'descend');

    topNum = round(0.001*numPixels);
    brightestPixelIdx = idx(1:min(topNum,numPixels));

    maxR = max(flatJ(brightestPixelIdx,1));
    maxG = max(flatJ(brightestPixelIdx,2));
    maxB = max(flatJ(brightestPixelIdx,3));

    A = [maxR,maxG,maxB];
end


% 透射率估算
function T = EstimateTransmission(I,A,kernelRadius)
    normalizedI = (double(I)-A)/255;
    T = 1 - k.*min(min(normalizedI(:,:,1),normalizedI(:,:,2)),...
                   normalizedI(:,:,3));
    T = DarkChannel(T,kernelRadius);
end


% 导向滤波优化透射率
function Tf = GuidedFilter(t,I,radius)
    epsilon = 0.0001;
    mean_I = conv2(double(I),ones(radius)/radius^2,'same');
    corr_I = conv2(double(I).*double(I), ones(radius)/radius^2,'same');
    var_I = corr_I-mean_I.^2;
    cov_I_t = conv2(double(I).*t,ones(radius)/radius^2,'same') ...
              -mean_I .*conv2(t,ones(radius)/radius^2,'same');
    a = cov_I_t./(var_I+epsilon);
    b = conv2(t,ones(radius)/radius^2,'same')-a.*mean_I;
    mean_a = conv2(a,ones(radius)/radius^2,'same');
    mean_b = conv2(b,ones(radius)/radius^2,'same');
    Tf = mean_a.*double(I)+mean_b;
end


% 场景辐射度重建
function R = RecoverSceneRadiance(I,A,T,w)
    Tx = max(T,w);
    R = ((double(I)-A)./Tx+A);
end

此段程序展示了如何利用MATLAB来执行完整的暗通道优先级去雾流程[^1]。通过上述函数组合应用，可以从含雾图像`I`得到较为干净的结果图像`J`。

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。