灰度图去雾算法 matlab

基于图像去雾的算法是一种常用的图像处理技术，可以提高图像的质量和清晰度。其中，灰度图去雾算法是一种常见的去雾算法之一。在Matlab中，可以使用基于图像去雾、图像增强、灰度直方图均衡化的算法进行灰度图去雾处理。该算法的特点是参数化编程，参数可方便更改，代码编程思路清晰，注释明细。如果您需要进行灰度图去雾处理，可以尝试使用该算法进行处理。

相关问题

图像去雾算法matlab实现

图像去雾是一种比较复杂的图像处理技术，其目的是通过算法去除图像中的雾气，使得图像更加清晰、自然。以下是一种基于暗通道先验的图像去雾算法的MATLAB实现：

function [J] = defog(I, w, t0, A)
% I：输入图像
% w：滤波窗口大小
% t0：最小透射率阈值
% A：大气光估计值

if size(I, 3) == 3
    I = rgb2gray(I);
end

I = double(I) / 255;

dark_channel = minfilt2(I, w, 'symmetric');
atmosphere = max(max(dark_channel));
transmission = 1 - t0 * dark_channel / atmosphere;

transmission = min(max(transmission, 0), 1);

J = (I - A) ./ transmission + A;
J = min(max(J, 0), 1);
J = uint8(J * 255);
end

其中，函数的输入参数包括：

- I：待处理的输入图像
- w：滤波窗口大小，一般为3x3或5x5
- t0：最小透射率阈值，一般设定为0.1
- A：大气光估计值，可以通过图像中最亮的像素点来估计

函数的输出参数为处理后的图像J。

该算法的主要思想是基于图像的暗通道先验，通过估计图像的透射率和大气光来去除图像中的雾气。算法流程如下：

1. 对输入图像进行灰度化处理。
2. 计算图像的暗通道，即在滤波窗口内，每个像素点的最小值。
3. 根据暗通道和大气光估计值，计算图像的透射率。
4. 根据透射率和大气光估计值，去除图像中的雾气。
5. 对去雾后的图像进行像素值范围的调整，输出处理后的图像。

需要注意的是，该算法的去雾效果取决于大气光估计值的准确性，因此在实际应用中需要根据具体场景来选择适当的估计方法。

偏振去雾算法matlab

以下是一种基于偏振的去雾算法的 Matlab 实现代码：

function [J, T] = polarization_dehaze(I, omega, radius)
% I: 输入图像，RGB格式，范围[0, 1]
% omega: 光度学大气散射参数，范围[0, 1]
% radius: 滤波器半径，控制滤波器大小

if ~exist('omega', 'var')
    omega = 0.95;
end
if ~exist('radius', 'var')
    radius = 15;
end

% 把图像转化为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);

% 计算图像的梯度
[Ix, Iy] = gradient(double(Igray));

% 计算每个像素点的偏振角度
theta = atan2(Iy, Ix);

% 计算每个像素点的偏振强度
S = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);

% 计算偏振强度的平均值和标准差
S_mean = mean(S(:));
S_std = std(S(:));

% 计算滤波器大小
alpha = (1 - omega) / omega;
sigma = alpha * S_mean + S_std;

% 构造高斯滤波器
h = fspecial('gaussian', [radius*2+1, radius*2+1], sigma);

% 对偏振角度进行滤波
theta_f = imfilter(theta, h, 'replicate');

% 计算偏振角度的方差
theta_var = var(theta_f(:));

% 计算透射率
T = exp(-omega * S ./ max(S_mean, S_std) .* tan(theta_f - theta).^2 / theta_var);

% 限制透射率的范围
T = max(min(T, 1), 0);

% 进行去雾处理
J = (I - omega) ./ max(T, omega) + omega;

% 限制输出图像的范围
J = max(min(J, 1), 0);
end

使用方法：

I = imread('hazy_image.png');
I = im2double(I);
[J, T] = polarization_dehaze(I);
imshow(J);

其中，`I` 是输入图像，需要先使用 `imread` 函数读取，然后使用 `im2double` 函数将其转化为范围在 [0, 1] 的 double 类型图像。`J` 是去雾后的图像，`T` 是计算出的透射率。最后使用 `imshow` 函数显示去雾后的图像。