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

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。

matlab 暗通道图像去雾 透射率

你好！对于暗通道图像去雾算法，透射率是其中一个关键参数。透射率描述了在雾中光线透过时被衰减的程度，从而影响图像的可见度。

在暗通道先验理论中，通过计算图像的暗通道来估计透射率。暗通道指的是在图像中每个局部区域内，像素值最小的通道，通常是RGB三个通道中的最小值。通过对该暗通道进行统计分析，可以得到一个估计的透射率图像。

具体的算法步骤可以在MATLAB中实现。首先，需要计算图像的暗通道，可以使用min函数来求解每个局部区域的最小值。然后，根据暗通道图像进行透射率估计，可以利用滤波器或图像处理方法来实现。最后，根据估计得到的透射率和原始图像，可以进行去雾处理，还原出清晰的图像。

需要注意的是，透射率估计是一个关键的步骤，不同的方法可能会产生不同的结果。因此，可以根据实际情况选择合适的算法或调整参数来获得更好的效果。

希望这些信息对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。