matlab实现暗通道图像去雾

暗通道先验是图像去雾中的一种重要的先验知识。通过该先验，可以很好地恢复出雾天下的场景图像。Matlab可以很方便地实现暗通道图像去雾，具体步骤如下：

1. 读取有雾图像并将其转化为灰度图像。
2. 估计图像中每个像素的大气光照值，一般采用图像的前1%的亮度值作为该值。
3. 计算每个像素在所有通道中的最小值，即为暗通道图像。
4. 根据暗通道图像和大气光照值来估计场景中每个像素的透射率。
5. 利用透射率和大气光照值来恢复无雾图像。

相关问题

基于matlab暗通道图像去雾

暗通道先验是一种广泛应用于图像去雾的算法。Matlab提供了许多函数和工具箱来实现这个算法。下面是一个简单的Matlab代码，可以实现暗通道先验去雾算法：

% 读入原始图像
im = imread('input.jpg');

% 计算暗通道图像
dark = dark_channel(im);

% 估计大气光照
A = estimate_airlight(im, dark);

% 进行去雾处理
t = transmission_estimate(im, A, 0.95);
J = restore_scene(im, t, A, 0.1);

% 显示去雾结果
imshow(J);

% 暗通道计算函数
function dark = dark_channel(im)
    im = double(im);
    [h,w,~] = size(im);
    dark = zeros(h,w);
    for i=1:h
        for j=1:w
            dark(i,j) = min(im(i,j,:));
        end
    end
    dark = medfilt2(dark, [15,15]);
end

% 估计大气光照函数
function A = estimate_airlight(im, dark)
    [h,w,~] = size(im);
    flat_dark = reshape(dark, h*w, 1);
    flat_im = reshape(im, h*w, 3);
    [~,indices] = sort(flat_dark, 'descend');
    top_indices = indices(1:round(h*w*0.001));
    A = max(flat_im(top_indices,:));
end

% 估计透射率函数
function t = transmission_estimate(im, A, omega)
    im = double(im);
    im_norm = sum(im, 3) + 0.001;
    A_norm = sum(A, 3) + 0.001;
    t = 1 - omega * (min(im, [], 3)./im_norm) - (1-omega) * (min(A, [], 3)./A_norm);
    t = medfilt2(t, [15,15]);
end

% 恢复场景函数
function J = restore_scene(im, t, A, lambda)
    im = double(im);
    J = zeros(size(im));
    for i=1:3
        J(:,:,i) = (im(:,:,i) - A(i))./(max(t, 0.1)) + A(i);
    end
    J = J.^lambda;
end

这个算法的基本思想是利用暗通道先验原理，利用图像中的暗通道来估计大气光照和透射率，从而对图像进行去雾处理。具体来说，暗通道先验认为在自然图像中，每个区域至少有一个像素的颜色值非常低，这个像素点被称为该区域的“暗通道”。在雾天拍摄的图像中，由于雾的存在，图像的暗通道会变得模糊，因此我们可以通过估计暗通道来获取大气光照的估计值，并通过透射率来消除雾。

matlab 暗通道图像去雾代码

Matlab中的暗通道先验去雾算法的代码如下：

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
        patch = I(max(i-p,1):min(i+p,m), max(j-p,1):min(j+p,n), :);
        J(i,j) = min(min(patch(:,:,1)));
    end
end

function [t, A] = atm_light(I, J, p)
% 估计大气光A和全局大气透射率t
[m, n] = size(J);
vec_J = reshape(J, m*n, 1);
vec_I = reshape(I, m*n, 3);
[~, indices] = sort(vec_J, 'descend');
indices = indices(1:floor(p*m*n));
A = mean(vec_I(indices, :), 1);
Y = zeros(length(indices), 3);
for k = 1:length(indices)
    Y(k,:) = log(vec_I(indices(k),:)) - log(A);
end
[V, ~] = eig(Y'*Y);
t = exp(Y*V(:,1));
t = reshape(t, m, n);

function J_dark = dehaze(I, omega, w)
% 暗通道先验去雾算法
I = im2double(I);
J_dark = dark_channel(I, w);
[t, A] = atm_light(I, J_dark, omega);
J_dark = (I - repmat(A, size(I,1), size(I,2)))./repmat(t, [1 1 3]) + repmat(A, size(I,1), size(I,2));

其中，dark_channel函数用于计算暗通道图像，atm_light函数用于估计全局大气光和大气透射率，dehaze函数是主要的去雾函数，通过输入一张待处理的图像和两个参数omega和w来输出一张去雾后的图像。