求取图像的亮通道图matlab
时间: 2023-07-13 08:07:26 浏览: 83
亮通道图是一种用于图像去雾的方法,可以通过以下步骤在MATLAB中获取亮通道图:
1. 读取图像
```
I = imread('image.jpg');
```
2. 将图像转换为灰度图像
```
I_gray = rgb2gray(I);
```
3. 计算每个像素点的最小值
```
min_I = ordfilt2(I_gray, 1, ones(15,15));
```
其中,`ordfilt2`是MATLAB中的函数,用于计算滤波后的像素值。
4. 计算亮通道图
```
J = imsubtract(I_gray, min_I);
```
5. 对亮通道图进行归一化处理
```
J_norm = mat2gray(J);
```
6. 显示亮通道图
```
imshow(J_norm);
```
以上步骤可以获取图像的亮通道图。
相关问题
怎么求图像的亮通道图matlab
求图像的亮通道图可以使用以下代码实现:
```matlab
img = imread('your_image.jpg'); % 读入图像
dark_img = min(img,[],3); % 计算图像的暗通道图
win_size = 15; % 窗口大小
bright_img = ordfilt2(dark_img,1,ones(win_size)); % 计算亮通道图
```
其中,`min(img,[],3)` 表示对图像的三个通道分别取最小值,得到暗通道图。`ordfilt2` 函数用于计算亮通道图,其中第二个参数 1 表示取窗口内的最大值,即在暗通道图上取最亮的像素点。`win_size` 参数可以根据具体情况进行调整。
怎么求图像的暗通道图matlab
求图像的暗通道图可以使用以下代码实现:
```matlab
img = imread('image.jpg'); % 读入图像
patch_size = 15; % 定义块大小
omega = 0.95; % 定义常数omega
[h, w, ~] = size(img); % 获取图像大小
% 计算每个像素的暗通道值
dark_channel = zeros(h, w);
for i = 1:h
for j = 1:w
patch = img(max(i-patch_size/2,1):min(i+patch_size/2,h), max(j-patch_size/2,1):min(j+patch_size/2,w), :);
dark_channel(i, j) = min(min(patch(:,:,1), patch(:,:,2)), patch(:,:,3));
end
end
% 计算A(大气光)的估计值
num_pixels = round(h*w*omega);
[~, indices] = sort(dark_channel(:), 'descend');
top_indices = indices(1:num_pixels);
A_estimate = max(img(top_indices));
% 计算透射率
transmission = 1 - omega*dark_channel/A_estimate;
% 估计原始图像
J = zeros(size(img));
for i = 1:3
J(:,:,i) = (img(:,:,i) - A_estimate)./max(transmission, 0.1) + A_estimate;
end
% 显示原图和暗通道图
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(dark_channel, []);
title('Dark Channel Image');
```
其中,`img` 是输入的彩色图像,`patch_size` 是块的大小,`omega` 是一个常数,`dark_channel` 是每个像素的暗通道值,`A_estimate` 是大气光的估计值,`transmission` 是透射率,`J` 是估计的原始图像。最终,代码会显示原图和暗通道图。