matlab加雾代码

当涉及到图像处理中的雾化效果时，MATLAB提供了一些函数和工具箱来实现。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于给图像添加雾化效果：

% 读取原始图像
originalImage = imread('input_image.jpg');

% 设置雾化参数
fogDensity = 0.5; % 雾化密度，可以根据需要进行调整

% 生成雾化图像
foggyImage = originalImage + fogDensity * randn(size(originalImage));

% 显示原始图像和雾化图像
subplot(1,2,1);
imshow(originalImage);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(foggyImage);
title('Foggy Image');

这段代码首先读取原始图像，然后通过添加随机噪声来生成雾化图像。你可以根据需要调整`fogDensity`参数来控制雾化的程度。最后，使用`imshow`函数显示原始图像和雾化图像。

相关问题

matlab图像合成加雾浓度代码

当涉及到图像合成和雾浓度的代码时，MATLAB提供了一些功能强大的工具和函数来实现。下面是一个简单的示例代码，用于合成具有不同雾浓度的图像：

% 读取原始图像
originalImage = imread('original_image.jpg');

% 设置雾浓度参数
fogDensity = 0.5; % 雾浓度范围：0-1，值越大表示雾越浓

% 生成雾效果图像
foggyImage = originalImage .* fogDensity + (1 - fogDensity) * 255;

% 显示原始图像和雾效果图像
subplot(1,2,1);
imshow(originalImage);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(foggyImage));
title('Foggy Image');

这段代码首先读取原始图像，然后通过设置雾浓度参数来生成雾效果图像。在这个示例中，我们使用了简单的线性混合方法来合成雾效果图像。最后，通过subplot函数将原始图像和雾效果图像显示在同一窗口中。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的算法和处理步骤来实现更好的图像合成和雾浓度效果。

matlab图像去雾代码（导向滤波算法，着重去除有雾图像近景雾）

MATLAB 中有一个经典的图像去雾方法叫做导向滤波（Guided Filter），这种算法能够保留图像细节的同时去除雾气。以下是一个简单的指南滤波去雾的基本步骤：

% 导入有雾图像和清晰图像（假设你已经有了两幅图像，一个是 foggy_image，另一个是 clear_image）
foggy_image = imread('your_foggy_image.jpg');
clear_image = imread('your_clear_image.jpg');

% 定义参数 alpha (平衡权衡指导信息和像素自身的重要性) 和 beta (平滑程度)
alpha = 0.9;
beta = 1e-3;

% 计算指导图像（通常选择清晰图像作为指导）
guided = imfilter(foggy_image, clear_image, 'replicate', 'Weights', ones(size(clear_image)) / size(clear_image));

% 使用导向滤波器
output = guidedFilter(foggy_image, guided, alpha, beta);

% 显示处理后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(foggy_image);
title('Original Foggy Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(output);
title('Dehazed Image using Guided Filter');

`guidedFilter` 函数是 MATLAB 的内置函数，你需要确保已经在你的工作路径中添加了这个函数。如果没有，你可以使用 `addpath` 函数从 File Exchange 加载或自己编写。

**注意**: 这个过程可能需要根据实际场景调整参数 alpha 和 beta。较大的 alpha 更加依赖于清晰图像的指导，较小的 beta 可以提供更多的平滑效果。