图像去雾matlab
时间: 2023-10-22 22:05:57 浏览: 49
图像去雾是一种常见的图像增强技术,可以去除图像中的雾霾或模糊效果,使图像更加清晰。在Matlab中,可以使用以下步骤来实现图像去雾:
1. 读取输入图像:使用imread函数读取需要去雾的图像。
2. 预处理:为了减小雾霾的影响,可以对输入图像进行预处理。一种常见的方法是将RGB图像转换为亮度(Luminance)和颜色(Chrominance)分量,并只对亮度分量进行去雾操作。
3. 估计大气光:通过分析图像中的亮度分量和颜色分布,可以估计图像中的大气光。一种常见的方法是选择亮度最高的像素作为大气光。
4. 估计传输图:根据输入图像和估计的大气光,可以估计出传输图。传输图描述了光线在通过雾霾时的衰减程度。
5. 恢复无雾图像:使用传输图和估计的大气光,可以恢复无雾图像。一种常见的方法是通过对输入图像进行逆传输操作来获得无雾图像。
以下是一个简单的Matlab代码示例,展示了如何实现基于暗通道先验的图像去雾:
```matlab
% 读取输入图像
input_image = imread('input.jpg');
% 预处理
YCBCR = rgb2ycbcr(input_image);
Luminance = YCBCR(:, :, 1);
% 估计大气光
patch_size = 15;
max_value = max(max(Luminance));
[max_row, max_col] = find(Luminance == max_value);
atmospheric_light = input_image(max_row, max_col, :);
% 估计传输图
omega = 0.95;
transmission = 1 - omega * min(YCBCR(:, :, 2:3), [], 3);
% 恢复无雾图像
epsilon = 0.001;
recovered_image = zeros(size(input_image));
for i = 1:3
recovered_image(:, :, i) = (input_image(:, :, i) - atmospheric_light(i)) ./ max(transmission, epsilon) + atmospheric_light(i);
end
% 显示结果
subplot(1, 2, 1); imshow(input_image); title('输入图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(recovered_image); title('无雾图像');
```
请注意,上述代码只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和改进。