基于matlab暗通道去雾传输率

基于Matlab的暗通道去雾算法是一种常用的图像去雾方法，它通过分析图像中的暗通道来估计场景中的全局大气光照和传输率，从而实现去除雾霾的效果。以下是该算法的传输率估计步骤：

1. 计算暗通道：对输入的雾霾图像进行暗通道计算，即在每个像素位置上选择RGB三个通道中最小的值作为该位置的暗通道值。

2. 估计全局大气光照：在暗通道图像中选择具有最高亮度值的像素点作为全局大气光照的估计值。

3. 估计传输率：根据全局大气光照和原始图像的亮度值之间的关系，通过以下公式估计传输率：
t(x) = 1 - w * min(I(x)/A)
其中，t(x)为传输率，I(x)为原始图像的亮度值，A为全局大气光照的估计值，w为一个常数（通常取0.95）。

4. 去雾处理：根据估计得到的传输率和全局大气光照，对原始图像进行去雾处理，即通过以下公式计算去雾后的图像：
J(x) = (I(x) - A) / max(t(x), t0) + A

其中，J(x)为去雾后的图像，t0为一个较小的常数（通常取0.1），用于避免传输率过小导致除法溢出。

相关问题

matlab暗通道去雾

### 回答1：
暗通道去雾是一种图像去雾算法，最早由He et al.（2009）提出，并在Matlab中得到实现。该算法基于以下原理：在大多数室外场景中，由于雾气的存在，景物颜色较浅且细节丢失；然而，通过观察可以发现，在大部分情况下，即使是在有雾的景物中，暗通道仍然存在较高的像素值。
实施该算法的步骤如下：
1. 读取雾化图像和相应的深度图像，并将其转换为灰度图像。
2. 通过计算每个像素点在各个颜色通道上的最小值得到暗通道图像。
3. 估计全局大气光照值。根据经验，暗通道中像素值最高的一部分图像区域通常对应于大气光照，因此可以通过选取这部分区域的高亮像素进行估计。
4. 根据估计的大气光照值和场景深度来恢复场景颜色。首先，通过除以估计的大气光照值得到去雾场景的透射率；然后，使用透射率来恢复去雾场景的颜色。
5. 将恢复的去雾场景与原始的雾化图像进行融合，以获得最终的去雾结果。
使用Matlab进行暗通道去雾的实现时，可以利用图像处理工具箱提供的函数和工具进行图像的读取、处理和显示。同时，也可以自定义函数和脚本来实现算法的各个步骤。Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具，方便进行像素级别的操作和图像的可视化。通过调用这些函数和工具，我们可以较为方便地实现暗通道去雾算法，并对结果进行分析和评估。

### 回答2：
暗通道去雾是一种图像去雾算法，它利用图像中场景中存在的暗区进行去雾处理。在matlab中，我们可以通过以下步骤实现暗通道去雾。

首先，我们需要加载原始带雾图像，并将其转换为浮点数形式。接着，我们计算输入图像的暗通道。暗通道可以通过在图像的每个像素位置上选择该位置周围一个小窗口（例如3x3窗口）的最小通道值来获得。这可以用matlab的imfilter函数来实现。

接下来，我们通过使用暗通道得到的最小值来估计原始场景中的大气光值。一种常用的估计方法是在原始图像的前1％到10％的像素值中选择最暗的像素，并将其作为大气光值。在matlab中，我们可以使用函数prctile来实现。

然后，我们需要估计透射率，它表示光线在通过雾气时的衰减程度。透射率和大气光之间存在一个简单的关系，即t(x) = 1 - w * minCH / A，其中t(x)是透射率，w是一个常数（通常设置为0.95），minCH是暗通道图像，A是估计的大气光值。使用这个关系，在matlab中可以很容易地推导出透射率。

最后，我们可以使用透射率来去除图像中的雾气。具体地说，我们可以使用如下公式来恢复场景中的无雾图像：J(x) = ([I(x) - A]/max(t(x), t0)) + A，其中J(x)是去雾后的图像，I(x)是输入带雾图像，A是估计的大气光值，t(x)是估计的透射率，t0是一个小的正数（以防止分母为零）。在matlab中，我们可以很容易地使用这个公式来进行计算。

通过以上步骤，我们可以使用matlab实现暗通道去雾算法，并得到去雾后的图像。这种方法对于恢复雾气影响的图像有很好的效果，但对于涉及高反射或太阳光的图像效果不佳。

### 回答3：
暗通道去雾是一种常用的图像去雾方法，在matlab中可以通过以下步骤实现。

首先，读入含有雾的图像。可以使用matlab中的imread函数读取图像文件，将其存储为一个矩阵。

然后，计算图像的暗通道。暗通道是指图像中不同区域中亮度最小的像素值。可以通过先将图像转换为灰度图像，然后对每个子区域计算最小值来获得每个像素的暗通道。使用matlab中的imdilate函数可以方便地对图像进行膨胀操作。

接下来，估计大气光强度。大气光强度可以通过暗通道中最亮的像素值获得。通过访问暗通道矩阵，找到最亮的像素值并确定其位置，然后通过在原图像中获取该位置的像素值来估计大气光强度。

然后，计算传输率。传输率是指雾对图像的影响程度，可以根据暗通道和大气光的估计值来计算。传输率通常采用一个经验常数来调整。

最后，根据传输率，估计图像中的雾浓度，并进行去雾操作。通过将每个像素根据传输率进行调整，即可去除图像中的雾霾。

通过以上步骤，在matlab中可以实现暗通道去雾。需要注意的是，暗通道去雾方法对于一些特殊情况，如大面积均匀雾以及光照变化较大的图像可能效果不好，因此可以结合其他方法进行改进或者调整参数以提高效果。

matlab暗通道去雾代码

以下是一份基于暗通道先验的去雾 MATLAB 代码：

function defogged_img = dark_channel_prior(image, window_size, omega, t0)
% Inputs:
% image - 输入的有雾图像
% window_size - 暗通道先验窗口的大小
% omega - 权值调节参数
% t0 - 最小可接受透射率阈值
% Outputs:
% defogged_img - 去雾后的图像

% 将图像从 [0, 1] 范围内的浮点数转换为 [0, 255] 范围内的整数
if max(image(:)) <= 1
    image = image * 255;
end

% 将图像转换为双精度类型
image = im2double(image);

% 计算暗通道矩阵
dark_channel = min(image, [], 3);
dark_channel = ordfilt2(dark_channel, 1, ones(window_size));

% 计算透射率
transmission = 1 - omega * dark_channel;

% 过滤掉太小的透射率值
transmission(transmission < t0) = t0;

% 估计大气光
atmosphere = estimate_atmosphere(image, transmission);

% 使用传输恢复图像
defogged_img = transmission_based_dehazing(image, transmission, atmosphere);
end


function atmosphere = estimate_atmosphere(image, transmission)
% Inputs:
% image - 输入的有雾图像
% transmission - 透射率
% Outputs:
% atmosphere - 估计的大气光

% 将图像从 [0, 1] 范围内的浮点数转换为 [0, 255] 范围内的整数
if max(image(:)) <= 1
    image = image * 255;
end

% 将图像转换为双精度类型
image = im2double(image);

% 计算暗通道矩阵
dark_channel = min(image, [], 3);
dark_channel = ordfilt2(dark_channel, 1, ones(size(transmission)));

% 选择前 0.1% 亮度的像素作为大气光
pixels = reshape(image, size(image, 1) * size(image, 2), size(image, 3));
pixels = pixels(dark_channel >= 0.9);
atmosphere = max(pixels);
end


function defogged_img = transmission_based_dehazing(image, transmission, atmosphere)
% Inputs:
% image - 输入的有雾图像
% transmission - 透射率
% atmosphere - 估计的大气光
% Outputs:
% defogged_img - 去雾后的图像

% 将图像从 [0, 1] 范围内的浮点数转换为 [0, 255] 范围内的整数
if max(image(:)) <= 1
    image = image * 255;
end

% 将图像转换为双精度类型
image = im2double(image);

% 计算归一化的反射率
normalized_reflectance = zeros(size(image));
for i = 1:size(image, 3)
    normalized_reflectance(:, :, i) = (image(:, :, i) - atmosphere(i)) ./ transmission + atmosphere(i);
end

% 裁剪归一化反射率并将其转换为图像类型
defogged_img = min(max(normalized_reflectance, 0), 1);
if max(defogged_img(:)) <= 1
    defogged_img = defogged_img * 255;
end
defogged_img = uint8(defogged_img);
end

要使用此代码，您可以将其复制并粘贴到 MATLAB 中，或将其保存到一个名为“dark_channel_prior.m”的文件中。然后，您可以使用以下代码加载您要去雾的图像并对其进行去雾：

% 加载有雾图像
foggy_img = imread('foggy_image.jpg');

% 使用暗通道先验进行去雾
defogged_img = dark_channel_prior(foggy_img, 15, 0.95, 0.1);

% 显示原始图像和去雾后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(foggy_img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(defogged_img);
title('去雾后的图像');

请注意，此代码仅适用于单张图像，并且可能需要调整一些参数才能在其他图像上获得最佳结果。