图像去雾matlab代码暗通道

图像去雾，特别是在MATLAB中，通常使用暗通道先验(Dark Channel Prior, DCP)算法。这是一种基于颜色信息的简单而有效的去雾技术，假设在自然场景中，如果有一个像素的颜色通道值接近于0（即非常暗），那么这个像素很可能位于前景（雾）。以下是基本的MATLAB代码示例：

% 加载图像并获取三个通道
I = imread('your_image.jpg'); % 替换为你的图片文件名
B = I(:,:,1); % 红色通道
G = I(:,:,2); % 绿色通道
R = I(:,:,3); % 蓝色通道

% 计算暗通道
D = min(B,G,R);

% 设置阈值
threshold = 0.1; % 可调整的阈值
dark_pixels = D < threshold;

% 对原图进行腐蚀操作去除噪声点
se = strel('disk', 5); % 5x5的圆盘结构元素，可根据需要调整大小
dark_pixels_eroded = imopen(dark_pixels, se);

% 应用于图像，得到去雾后的结果
dehazed_I = I .* (1 - dark_pixels_eroded) + B .* dark_pixels_eroded;

imshowpair(I, dehazed_I, 'montage');

这只是一个基础版本的代码，实际应用中可能还需要考虑边缘保护、光照校正等因素。如果你对这个过程有更深入的问题或者需要修改的部分，可以告诉我，我会为你提供相应的帮助。

相关问题

图像去雾matlab代码

在MATLAB中进行图像去雾处理通常涉及使用基于物理模型的方法，例如瑞利衰减模型(Rayleigh scattering)或混合模型(Mixture Models)，这些方法常用于估计大气照明和场景深度信息以去除雾气。这里提供一个简单的例子，展示了如何使用基于暗通道 Prior (Dark Channel Prior, DCP) 的方法来去雾：

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要去雾的图片文件名

% 预处理步骤
rgb = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
hsv = rgb2hsv(rgb); % 将灰度图转换到HSV空间
s = hsv(:,:,2); % 提取饱和度通道

% 使用DPC算法
dark_channel = min(min(s(:))); % 寻找最小值
transmission = ones(size(s)) - dark_channel; % 创建透射率映射
clean_img = img .* transmission; % 应用透射率去除雾气

% 显示结果
imshow(clean_img);
title('Dehazed Image');

这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法，比如迭代优化或深度学习模型。注意在运行此代码前，确保已安装了`imread`函数，并替换适当的图像文件路径。

分治法实验夜间图像去雾 matlab代码

以下是一个简单的使用分治法实现夜间图像去雾的MATLAB代码：

function output = dehaze(input)

% 分割图像为小块
patch_size = 15;
stride = 5;
[h, w, ~] = size(input);
output = zeros(h, w, 3);
count = zeros(h, w, 3);
for i = 1 : stride : h - patch_size
    for j = 1 : stride : w - patch_size
        patch = input(i : i + patch_size - 1, j : j + patch_size - 1, :);
        
        % 计算暗通道先验
        dark_channel = min(patch, [], 3);
        A = prctile(dark_channel(:), 99.9);
        
        % 估计大气光值
        [x, y] = find(dark_channel >= A);
        [~, idx] = max(patch(sub2ind(size(dark_channel), x, y, ones(size(x)))));
        J = patch(x(idx), y(idx), :);
        
        % 估计透射率
        eps = 1e-3;
        t = 1 - eps * min(patch ./ repmat(J, [patch_size, patch_size, 1]), [], 3);
        
        % 修复颜色失真
        t0 = 0.1;
        patch_t = repmat(t, [1, 1, 3]);
        patch_J = repmat(J, [patch_size, patch_size, 1]);
        patch_A = repmat(reshape(A, [1, 1, 3]), [patch_size, patch_size, 1]);
        patch_t = max(patch_t, t0);
        patch_out = (patch - patch_A) ./ patch_t + patch_A;
        
        % 合并图像块
        patch_out(isnan(patch_out)) = 0;
        patch_out(isinf(patch_out)) = 0;
        output(i : i + patch_size - 1, j : j + patch_size - 1, :) = output(i : i + patch_size - 1, j : j + patch_size - 1, :) + patch_out;
        count(i : i + patch_size - 1, j : j + patch_size - 1, :) = count(i : i + patch_size - 1, j : j + patch_size - 1, :) + 1;
    end
end

% 取平均值
output = output ./ repmat(count, [1, 1, 3]);
output(isnan(output)) = 0;
output(isinf(output)) = 0;
output = im2uint8(output);

end

该代码将输入的夜间图像分割成大小为15x15的小块，并对每个小块进行去雾处理。具体地，该代码实现了以下步骤：

1. 计算每个小块的暗通道先验，即选取RGB三个通道中最小值。
2. 估计每个小块的大气光值，即选取暗通道先验中99.9%的像素点中最亮的像素值。
3. 估计每个小块的透射率，即根据暗通道先验和大气光值计算。
4. 修复每个小块的颜色失真，即将每个像素点的颜色值除以该像素点的透射率，再加上大气光值。
5. 将所有小块的图像块合并，取平均值，并输出结果。

需要注意的是，该代码对图像大小有限制，如果输入的图像大小不是15的倍数，则可能会出现错误。此外，该代码对输入图像的亮度和对比度要求较高，如果输入的图像过暗或过亮，则可能会出现不良效果。