给出去雾气算法matlab代码

在MATLAB中，有许多方法可以实现去雾算法，这里简单展示一个基础的Dense Dark Channel Prior (DDCP) 算法的代码示例。请注意，这只是一个基本框架，实际使用时可能需要结合其他优化技巧和后期处理步骤。

% 导入图像
img = imread('your_foggy_image.jpg'); % 替换为你的图像文件名

% 转换到灰度
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义辅助函数
function dark_channel(I)
    % 计算局部最小值
    min_values = cellfun(@min, im2double(I), 'UniformOutput', false);
    return min_values(:);
end

% 提取暗通道
dark_channel_map = dark_channel(gray_img);

% 阈值处理，获取最暗通道
alpha = max(dark_channel_map) * 0.8; % 设置阈值
transmission = ones(size(gray_img)) ./ alpha;

% 使用瑞利衰减模型计算大气光线
A = double(mean(img(:))) / transmission;

% 去雾过程
dehazed_img = A .* img;
dehazed_img = dehazed_img + A - mean(A); % 添加暗通道作为指导

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(img), title('Foggy Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(dehazed_img), title('Dehazed Image');

% 效果评估
PSNR = imquality(img, dehazed_img, 'peaksignal-to-noise-ratio');
% 输出PSNR值
disp(['PSNR: ', num2str(PSNR)]);

记得替换`'your_foggy_image.jpg'`为你实际的雾图像文件路径。这个例子仅提供了一个基本的DDCP去雾算法，对于更复杂的场景，可能需要进一步改进和优化。