何凯明去雾算法实现matlab
时间: 2023-08-02 18:02:19 浏览: 60
何凯明去雾算法是一种用于去除图像中雾气影响的图像处理算法。该算法主要基于以下三个假设:雾气是线性的、散射在空气中的微粒不可见、图像中的物体与摄像机之间的距离可以通过某种方式估计。通过利用这些假设,算法能够恢复出被雾气遮挡的图像的清晰度和对比度。
实现该算法的Matlab代码如下:
1. 输入一张被雾气遮挡的图像,并将图像转换为灰度图。
2. 估计图像中的全局大气光A。可以通过选择图像中具有最亮像素值的区域来估计A。
3. 通过减去全局大气光A来恢复图像的透射率t。t = 1 - w * A / L,其中w是风格化权重,L是图像中的亮度。
4. 对透射率t进行精细化处理。可以使用导向滤波器对t进行滤波以减少噪声。
5. 使用恢复的透射率t和原始图像的亮度L来恢复无雾图像。J = (I - A) / t + A,其中I是原始图像。
6. 对恢复的无雾图像进行亮度调整以增强对比度。可以使用直方图均衡化等技术进行调整。
通过以上步骤,我们可以实现何凯明去雾算法在Matlab中的实现。该算法可以有效地去除图像中的雾气影响,使图像更加清晰明亮。
相关问题
何凯明去雾算法 matlab
何凯明提出的去雾算法是一种基于暗通道先验的单幅图像去雾方法。它的基本思想是:在一幅有雾的图像中,天空区域的颜色比较浅,而非天空区域的颜色比较深,因为雾粒子的散射会使得远处的物体看起来更加模糊和淡化。因此,通过寻找图像中像素值最小的通道(即暗通道),可以获取到天空区域的信息。然后通过计算大气光的值和深度图,可以推导出去雾后的图像。
以下是何凯明去雾算法的MATLAB代码实现:
```matlab
function J = dehaze(I, t0, w)
% I: 输入的有雾图像
% t0: 控制对比度的阈值
% w: 控制空气光照强度的权重
I = im2double(I);
[m, n, ~] = size(I);
% 计算暗通道
p = floor(min(m,n)*0.001);
dark = dark_channel(I, p);
% 估计大气光
A = estimate_airlight(I, dark);
% 估计透射率
t = transmission_estimate(I, A, t0);
% 修复图像
J = zeros(size(I));
for i = 1:3
J(:,:,i) = (I(:,:,i) - A(i)) ./ max(t, w) + A(i);
end
end
function dark = dark_channel(I, p)
% 计算暗通道
if size(I,3)==3
I = rgb2gray(I);
end
dark = ordfilt2(I, 1, ones(p, p));
end
function A = estimate_airlight(I, dark)
% 估计大气光
A = zeros(1,3);
for i = 1:3
[r, c] = find(dark==max(dark(:)));
idx = sub2ind(size(I), r, c);
A(i) = max(I(idx));
% 将该区域置为最小值,防止重复选取
r_min = max(r-p, 1);
r_max = min(r+p, size(I,1));
c_min = max(c-p, 1);
c_max = min(c+p, size(I,2));
dark(r_min:r_max, c_min:c_max) = 0;
end
end
function t = transmission_estimate(I, A, t0)
% 估计透射率
gray = rgb2gray(I);
t = 1 - t0 * (dark_channel(I./A, 15) ./ 255);
t = medfilt2(t, [15, 15]); % 中值滤波
end
```
其中,`dehaze`函数实现了整个去雾算法,`dark_channel`函数计算暗通道,`estimate_airlight`函数估计大气光,`transmission_estimate`函数估计透射率。
图像去雾算法matlab实现
图像去雾是一种比较复杂的图像处理技术,其目的是通过算法去除图像中的雾气,使得图像更加清晰、自然。以下是一种基于暗通道先验的图像去雾算法的MATLAB实现:
```matlab
function [J] = defog(I, w, t0, A)
% I:输入图像
% w:滤波窗口大小
% t0:最小透射率阈值
% A:大气光估计值
if size(I, 3) == 3
I = rgb2gray(I);
end
I = double(I) / 255;
dark_channel = minfilt2(I, w, 'symmetric');
atmosphere = max(max(dark_channel));
transmission = 1 - t0 * dark_channel / atmosphere;
transmission = min(max(transmission, 0), 1);
J = (I - A) ./ transmission + A;
J = min(max(J, 0), 1);
J = uint8(J * 255);
end
```
其中,函数的输入参数包括:
- I:待处理的输入图像
- w:滤波窗口大小,一般为3x3或5x5
- t0:最小透射率阈值,一般设定为0.1
- A:大气光估计值,可以通过图像中最亮的像素点来估计
函数的输出参数为处理后的图像J。
该算法的主要思想是基于图像的暗通道先验,通过估计图像的透射率和大气光来去除图像中的雾气。算法流程如下:
1. 对输入图像进行灰度化处理。
2. 计算图像的暗通道,即在滤波窗口内,每个像素点的最小值。
3. 根据暗通道和大气光估计值,计算图像的透射率。
4. 根据透射率和大气光估计值,去除图像中的雾气。
5. 对去雾后的图像进行像素值范围的调整,输出处理后的图像。
需要注意的是,该算法的去雾效果取决于大气光估计值的准确性,因此在实际应用中需要根据具体场景来选择适当的估计方法。