图像去雾质量指标MATLAB

图像去雾质量指标MATLAB是一种通过新增可见变比、平均梯度、饱和像素百分比三个指标评价去雾图像质量的MATLAB代码。该代码可以用于对雾霾天气所采集的退化图像做清晰化处理，通过全局直方图均衡化、局部直方图均衡化、多尺度Retinex、暗通道先验等经典去雾算法对雾天降质图像进行不同程度的去雾处理。使用该代码可以有效提高图像的清晰度和质量。

相关问题

图像去雾matlab

图像去雾是一种常见的图像增强技术，可以去除图像中的雾霾或模糊效果，使图像更加清晰。在Matlab中，可以使用以下步骤来实现图像去雾：

1. 读取输入图像：使用imread函数读取需要去雾的图像。

2. 预处理：为了减小雾霾的影响，可以对输入图像进行预处理。一种常见的方法是将RGB图像转换为亮度（Luminance）和颜色（Chrominance）分量，并只对亮度分量进行去雾操作。

3. 估计大气光：通过分析图像中的亮度分量和颜色分布，可以估计图像中的大气光。一种常见的方法是选择亮度最高的像素作为大气光。

4. 估计传输图：根据输入图像和估计的大气光，可以估计出传输图。传输图描述了光线在通过雾霾时的衰减程度。

5. 恢复无雾图像：使用传输图和估计的大气光，可以恢复无雾图像。一种常见的方法是通过对输入图像进行逆传输操作来获得无雾图像。

以下是一个简单的Matlab代码示例，展示了如何实现基于暗通道先验的图像去雾：

% 读取输入图像
input_image = imread('input.jpg');

% 预处理
YCBCR = rgb2ycbcr(input_image);
Luminance = YCBCR(:, :, 1);

% 估计大气光
patch_size = 15;
max_value = max(max(Luminance));
[max_row, max_col] = find(Luminance == max_value);
atmospheric_light = input_image(max_row, max_col, :);

% 估计传输图
omega = 0.95;
transmission = 1 - omega * min(YCBCR(:, :, 2:3), [], 3);

% 恢复无雾图像
epsilon = 0.001;
recovered_image = zeros(size(input_image));
for i = 1:3
    recovered_image(:, :, i) = (input_image(:, :, i) - atmospheric_light(i)) ./ max(transmission, epsilon) + atmospheric_light(i);
end

% 显示结果
subplot(1, 2, 1); imshow(input_image); title('输入图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(recovered_image); title('无雾图像');

请注意，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和改进。

图像去雾matlab实现

图像去雾是一种常见的图像处理技术，用于去除图像中的雾霾或雾气，提高图像的清晰度和可视性。在Matlab中，可以使用以下步骤实现图像去雾：

1. 读取图像：使用Matlab的imread函数读取待处理的图像。

2. 预处理：对读取的图像进行预处理，包括调整亮度、对比度等。可以使用imadjust函数进行图像的亮度和对比度调整。

3. 估计大气光：通过估计图像中的大气光来获取雾霾的信息。可以使用暗通道先验方法来估计大气光。该方法通过计算图像中每个像素点在RGB通道中的最小值来估计大气光。

4. 估计透射率：通过估计图像中每个像素点的透射率来获取雾霾的强度信息。可以使用透射率估计方法，如简单线性模型或引导滤波器等。

5. 去除雾霾：根据估计得到的大气光和透射率，对原始图像进行去雾处理。可以使用以下公式进行去雾操作：
去雾后的像素值 = (原始像素值 - 大气光) / 透射率 + 大气光

6. 后处理：对去雾后的图像进行后处理，包括调整亮度、对比度等。可以使用imadjust函数进行图像的亮度和对比度调整。

7. 显示和保存结果：使用imshow函数显示去雾后的图像，并使用imwrite函数保存结果。