matlab实现祛雾处理

在MATLAB中实现图像去雾（也称为去雾或反雾霾）通常涉及到利用图像处理技术来提高因大气散射效应造成的图像质量下降。这种效果常常出现在户外环境拍摄的图片上，导致远处的物体模糊不清。以下是一些基本步骤：

1. **获取数据**：首先，需要有受雾影响的输入图像。

2. **利用退色模型**：一种常见的方法是使用瑞利衰减模型（Rayleigh fading model），该模型假设雾气对光线的影响是线性的。可以估计出透射系数（transmission coefficient）作为图像去雾的基础。

3. **暗通道先验（Dark Channel Prior, DCP）**：这是一种常用的技术，通过寻找图像中最暗的像素区域，认为它们很可能对应的是清晰背景。然后，利用这个信息恢复背景。

4. **指导滤波**：通过将估计的背景与原始图像相减，得到残差图像。接着，可能会应用一些滤波器如均值滤波、非局部平滑等去除噪声并增强细节。

5. **迭代优化**：有时需要迭代地调整算法，例如使用图割法或基于梯度的优化，以达到更好的结果。

6. **结果生成**：最后，将处理后的背景图像与残差合并，生成去雾后的清晰图像。

% 示例代码片段
img = imread('foggy_image.jpg'); % 替换为你实际的图像文件名
[transmission, background] = dark_channel(img);
residual = img - background;
dehazed_img = transmission .* img + (1 - transmission) .* background;