matlab去雾代码

Matlab中有一些方法可以用于图像去雾（Dehazing），这是一种常见的计算机视觉任务，目的是去除图像中的大气散射效应，使远处的景物更清晰。以下是一个简单的基于暗通道先验（Dark Channel Prior, DCP）算法的Matlab代码示例：

% 加载图像
I = imread('your_image.jpg'); % 替换为你的图片文件名

% 预处理步骤（选择性）
I = rgb2gray(I); % 如果是彩色图，转换为灰度图
I = double(I);   % 将图像转换为double类型，便于后续计算

% DCP去雾步骤
% 1. 计算暗通道
D = min(I, [], 3); % 第三个维度代表颜色通道，计算每个像素的最小值

% 2. 定义暗通道阈值
T = 0.1 * min(D(:)); % 假设一个阈值，可以根据实际情况调整

% 3. 计算大气 light map
A = ones(size(I)) / (1 - T);

% 4. 计算 transmission map
T = min(min(D, []), A); % 使用暗通道的最小值作为transmission

% 5. 去雾后的图像
Ia = I .* T; % 用transmission map调整原图像

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

% 

相关问题

Matlab去雾仿真代码

MATLAB图像去雾的实现方法有很多种，这里提供一种基于暗通道先验的方法的代码，其中使用了一些MATLAB自带函数及外部函数库。代码如下：

% 读取原始图像
img = imread('input.jpg');

% 参数设置
w = 0.85;  % 大气光权重
t0 = 0.1;  % 最小透射率
patch_size = 15;  % 暗通道中取样的块大小

% 灰度化处理
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算暗通道
dark_channel = get_dark_channel(gray_img, patch_size);

% 估计大气光
atmosphere = get_atmosphere(img, dark_channel, w);

% 估计透射率
transmission = get_transmission(gray_img, atmosphere, t0, patch_size);

% 恢复原始图像
restored_img = get_restored_img(img, transmission, atmosphere);

% 显示结果图像
imshow(restored_img);

% 以下是各个子函数的实现

% 获取暗通道
function dark_channel = get_dark_channel(img, patch_size)
    img = im2double(img);
    [h, w] = size(img);
    pad_size = floor(patch_size/2);
    img_pad = padarray(img, [pad_size, pad_size], 'symmetric', 'both');
    dark_channel = zeros(h, w);
    for i = 1:h
        for j = 1:w
            patch = img_pad(i:i+2*pad_size, j:j+2*pad_size);
            dark_channel(i, j) = min(patch(:));
        end
    end
end

% 获取大气光
function atmosphere = get_atmosphere(img, dark_channel, w)
    img_size = size(img);
    img_vec = reshape(img, [], 3);
    dark_vec = reshape(dark_channel, [], 1);
    [~, indices] = sort(dark_vec, 'descend');
    top_indices = indices(1:round(w*img_size(1)*img_size(2)));
    atmosphere = max(img_vec(top_indices, :));
end

% 获取透射率
function transmission = get_transmission(img, atmosphere, t0, patch_size)
    img = im2double(img);
    atmosphere = im2double(atmosphere);
    [h, w, ~] = size(img);
    pad_size = floor(patch_size/2);
    transmission = zeros(h, w);
    for i = 1:h
        for j = 1:w
            patch = img(max(i-pad_size,1):min(i+pad_size,h), max(j-pad_size,1):min(j+pad_size,w), :);
            max_val = max(patch(:));
            transmission(i, j) = 1 - t0*min(max_val./atmosphere);
        end
    end
end

% 恢复原始图像
function restored_img = get_restored_img(img, transmission, atmosphere)
    img = im2double(img);
    atmosphere = im2double(atmosphere);
    transmission = im2double(transmission);
    restored_img = zeros(size(img));
    for i = 1:3
        restored_img(:,:,i) = (img(:,:,i) - atmosphere(i))./max(transmission, 0.1) + atmosphere(i);
    end
end

这段代码实现了基于暗通道先验的图像去雾方法，其中 `get_dark_channel` 函数用于计算暗通道，`get_atmosphere` 函数用于估计大气光，`get_transmission` 函数用于估计透射率，`get_restored_img` 函数用于恢复原始图像。你需要将代码保存为 `.m` 文件，然后将需要去雾的图像放置在与 `.m` 文件相同的目录下，并将图像名称替换为 `input.jpg`，然后运行该文件即可得到去雾后的图像。

matlab去雾算法retinex代码

Matlab去雾算法Retinex是一种基于色彩平衡理论的图像去雾方法。该算法通过对图像的多个频段进行增强来提高图像清晰度和对比度，同时去除雾霾影响。

本文将提供一份基于Matlab的Retinex去雾算法代码，具体实现步骤如下：

1. 读入被雾霾影响的图像。

2. 将RGB图像转为YCbCr色彩空间，并提取亮度Y通道。

3. 对亮度Y通道进行高斯滤波，以平滑图像。

4. 将高斯滤波后的亮度Y通道分为多个频段，并计算每个频段的对数平均值。

5. 对每个频段进行增强，具体方法为将每个像素点的灰度值减去对应频段的对数平均值，并乘以一个增强系数。

6. 将增强后的图像重新转回RGB色彩空间。

7. 对增强后的RGB图像进行双边滤波，以去除噪声影响。

以下是基于Matlab的Retinex去雾算法代码：

% 读入被雾霾影响的图像
img = imread('foggy_image.jpg');

% 将RGB图像转为YCbCr色彩空间，并提取亮度Y通道
yCbCr = rgb2ycbcr(img);
Y = yCbCr(:,:,1);

% 对亮度Y通道进行高斯滤波，以平滑图像
Yblur = imgaussfilt(Y,2);

% 将高斯滤波后的亮度Y通道分为多个频段，并计算每个频段的对数平均值
freq = frq(Yblur);
mean_map = log(mean(freq,3));

% 对每个频段进行增强
alpha = 125; % 增强系数
for i = 1:size(freq,3)
freq(:,:,i) = (freq(:,:,i) - mean_map)*alpha;
end

% 将增强后的图像重新转回RGB色彩空间
Yblur_enhanced = real(ifft2(ifftshift(freq)));
yCbCr_enhanced = yCbCr;
yCbCr_enhanced(:,:,1) = Yblur_enhanced;
img_enhanced = ycbcr2rgb(yCbCr_enhanced);

% 对增强后的RGB图像进行双边滤波，以去除噪声影响
img_denoise = imguidedfilter(img_enhanced);

% 显示结果
subplot(211)
imshow(img)
title('原图');
subplot(212)
imshow(img_denoise)
title('去雾结果');

参考文献：
Ruderman, D., et al. (1998). Image Processing for Artist Tools: A Review, Proc. of SIGGRAPH ’98 Conference, Orlando, FL, July 19-24.