matlab黑白图像去雾代码

以下是一个基于Matlab的简单黑白图像去雾的代码示例：

function dehazed_img = dehaze(image)
    % 参数设置
    window_size = 15;       % 窗口大小
    lambda = 0.001;         % 惩罚项系数
    epsilon = 0.0001;       % 防止除零错误的小值
    
    % 将图像转换为灰度图
    img_gray = rgb2gray(image);
    
    % 计算暗通道先验
    min_channel = min(image, [], 3);   % 求RGB三个通道的最小值
    dark_channel = ordfilt2(min_channel, 1, ones(window_size));  % 使用最小滤波器
    
    % 估计大气光值
    [max_dark, ~] = max(dark_channel(:));
    [rows, cols] = find(dark_channel >= max_dark * 0.99);   % 取暗通道中最亮的像素点
    [max_row, max_col] = ind2sub(size(dark_channel), rows(1));
    A = image(max_row, max_col, :);
    
    % 估计透射率
    transmission = 1 - lambda * dark_channel / max_dark;
    
    % 修复透射率过低或过高的区域
    transmission = min(max(transmission, epsilon), 1);
    
    % 恢复去雾图像
    dehazed_img = zeros(size(image));
    for i = 1:3
        dehazed_img(:,:,i) = (image(:,:,i) - A(i)) ./ transmission + A(i);
    end
    
    % 对去雾图像进行强度裁剪
    dehazed_img = max(min(dehazed_img, 1), 0);
    
    % 显示结果
    figure;
    subplot(1, 2, 1); imshow(image); title('原始图像');
    subplot(1, 2, 2); imshow(dehazed_img); title('去雾图像');
end

你可以将上面的代码保存为一个.m文件，然后调用该函数`dehaze`并传入需要去雾的图像，代码将会生成原始图像和去雾后的图像进行对比显示。

请注意，这只是一个简单的黑白图像去雾示例，对于复杂的场景和要求更高的去雾效果，可能需要使用更复杂的算法和技术。