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图像去雾代码

关于Matlab图像去雾代码，我找到了一些信息。根据引用和引用所提供的内容，可能有一些与图像去雾相关的Matlab仿真内容可以点击查看。另外，引用中提到了一段代码，其中使用了imread函数读取了一张名为fog.jpg的图像，并使用了tic函数计时。根据这些信息，你可以尝试参考这些资料来获取更多关于Matlab图像去雾的代码。同时，引用中提到博主是一位热爱科研的Matlab仿真开发者，也许你可以联系该博主获取更多有关Matlab图像去雾代码的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

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。