基于暗通道先验单幅图像去雾Matlab算法的实现

好的，针对你的问题，我可以为你提供一些基于暗通道先验的单幅图像去雾Matlab算法的实现步骤：

1. 读取输入图像并转换为灰度图像。

2. 计算输入图像的暗通道图像。具体的计算方法为：对于每个像素点，选择其周围一个固定大小的窗口，然后在窗口内找到像素最小值，最终得到暗通道图像。

3. 估计图像的全局大气光。具体的计算方法为：对于暗通道图像，选择其中像素值最大的一部分像素（比如前0.1%），然后计算这些像素在原始图像中对应位置的像素值的平均值，即为全局大气光的估计值。

4. 估计每个像素的透射率。具体的计算方法为：对于每个像素点，根据其在暗通道图像中的像素值和全局大气光的估计值，计算其透射率。

5. 对输入图像进行去雾处理。具体的计算方法为：对于每个像素点，根据其在原始图像中的像素值、全局大气光的估计值和透射率，计算其去雾后的像素值。

6. 输出去雾后的图像。

以上就是基于暗通道先验的单幅图像去雾Matlab算法的实现步骤。希望对你有所帮助。

相关问题

r语言基于暗通道先验的去雾算法做法和代码

### R语言实现暗通道先验去雾算法

为了实现在R语言中的暗通道先验去雾算法，可以借鉴MATLAB版本的思路并转换成相应的R代码。下面展示了一个完整的流程来完成这一过程。

#### 计算暗通道
首先定义函数用于计算给定RGB图像各像素位置处最小值作为其对应的暗通道强度：

compute_dark_channel <- function(image, w = 15){
    dark_image <- apply(image, c(1,2), min)
    return(dark_image)
}

此部分对应于原始文献中描述的第一步操作[^2]。

#### 大气光估计
接着估算全局大气光照A，通常选取最亮区域内的平均颜色向量表示：

estimate_atmospheric_light <- function(image, dark_image){
    n_top_pixels <- round(prod(dim(image)[1:2]) * 0.001)
    
    brightest_indices <- order(as.vector(dark_image), decreasing=TRUE)[1:n_top_pixels]
    atmospheric_light <- colMeans(t(matrix(c(image[brightest_indices]), nrow=length(brightest_indices))))
  
    return(atmospheric_light)
}

这部分逻辑来源于对输入图片顶部亮度最高的一些点取均值得到的结果。

#### 透射率图构建
根据公式\( t(x)=1-k\cdot \frac{J^{dark}(x)}{A} \)，其中k是一个经验值常数（一般设为0.95），这里我们同样遵循上述原则创建相应功能模块：

calculate_transmission_map <- function(dark_image, A, omega = 0.95){
    transmission_map <- pmax((1 - omega*(dark_image/A)), 0.1)
    return(transmission_map)
}

注意这里的`pmax()`是为了防止除零错误而设置的一个下限阈值。

#### 图像复原阶段
最后一步则是按照公式 \( J=\left(\frac{(I-A)}{\text {transmission}}+A\right) \) 来重建清晰版影像数据矩阵：

recover_clean_image <- function(original_image, A, transmission_map){
    clean_image <- array(NA,dim=dim(original_image))
    for(i in seq_len(ncol(original_image))){
        clean_image[,,i]<-(original_image[,,i]-A[i])/transmission_map+A[i]
    }
    return(clean_image)
}

以上就是整个基于暗通道先验理论框架下的单幅彩色照片去除雾霾影响的核心运算环节。

#### 完整示例程序
下面是将所有组件组合起来形成一个完整的工作流实例：

library(jpeg)

# 加载含雾图像文件
input_file_path <- "path_to_your_foggy_image.jpg"
foggy_image <- readJPEG(input_file_path)

# 调用前面定义好的各个子函数依次执行下去...
dark_channel <- compute_dark_channel(foggy_image)
atm_light <- estimate_atmospheric_light(foggy_image, dark_channel)
transmission <- calculate_transmission_map(dark_channel, atm_light)
dehazed_image <- recover_clean_image(foggy_image, atm_light, transmission)

# 显示结果对比
par(mfrow=c(1,2))
plot_rgb(foggy_image,title="Original Foggy Image")
plot_rgb(dehazed_image,title="Recovered Clear Image")

# 辅助绘图工具：显示RGB色彩空间内三维散点分布情况
plot_rgb<-function(img,title=""){
 plot(1,nrow(img),type='n',axes=F,xlab="",ylab="")
 rasterImage(img,1,1,nrow(img),ncol(img))
 box()
 mtext(title,line=-1,cex=.8)
}

请注意，这段脚本假设读者已经安装好了必要的包如jpeg以便能够加载外部图形资源，并且路径变量需替换成本地实际存在的测试样本地址。

暗通道去雾算法matlab

暗通道去雾算法是一种基于先验知识的单幅图像去雾方法，其基本思想是在一张雾化图像中，存在一个称为暗通道的像素通道，该通道中的像素值趋近于零，而其他通道中的像素值则会受到雾的影响变得较大。因此，利用暗通道可以估计出雾的浓度并进行去雾。下面是一个简单的matlab代码实现。

function [J, t] = dehaze(I, w)
% I: 输入待去雾图像
% w: 窗口尺寸
% J: 输出去雾图像
% t: 估计的透射率图

% 步骤1：计算暗通道
dark = min(I, [], 3);

% 步骤2：计算大气光
A = max(dark(:));
[height, width] = size(dark);

% 步骤3：估计透射率
t = 1 - w * imfilter((1 - dark / A), ones(w) / w^2);

% 步骤4：估计场景无雾图像
J = zeros(size(I));
for k = 1:3
    J(:, :, k) = (I(:, :, k) - A) ./ max(t, 0.1) + A;
end

其中，`min(I, [], 3)`表示取I中每个像素点RGB通道的最小值组成新的灰度图像；`max(dark(:))`表示取暗通道中的最大值作为大气光；`imfilter`为matlab中的图像滤波函数，用于计算透射率；最后根据式子进行图像去雾。注意，该算法对于具有颜色变化的雾化图像效果可能不佳，需要结合其他方法进行改进。