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

图像去雾评价指标对比度matlab

### 对比度指标的定义

对比度是衡量图像视觉质量的重要参数之一，在图像去雾的质量评估中扮演着重要角色。对比度反映了图像亮度差异的程度，较高的对比度意味着相邻像素之间的亮度差更大，使得细节更加明显。

对于图像去雾而言，常用的对比度评价指标包括平均梯度和局部对比度增强因子等[^1]。其中：

- **平均梯度**：该指标能够反映图像边缘信息的变化程度，通常认为经过有效去雾处理后的图像应具有更高的平均梯度值。

平均梯度可以通过下面公式计算：
\[
G=\frac{1}{MN}\sum_{i=0}^{M-1}\sum_{j=0}^{N-1}\sqrt{\left(\frac{\partial I(i,j)}{\partial x}\right)^2+\left(\frac{\partial I(i,j)}{\partial y}\right)^2}
\]

这里的 \(I\) 表示原始灰度图像矩阵；\(M,N\) 分别代表图像的高度和宽度；\(\frac{\partial }{\partial x},\frac{\partial }{\partial y}\) 是沿水平方向和垂直方向的一阶导数算子。

### MATLAB实现代码

以下是使用MATLAB实现上述平均梯度计算的一个简单例子：

function avgGradient = calculateAverageGradient(img)
    % 将彩色图片转换成灰度图
    grayImg = rgb2gray(img);
    
    % 计算X轴和Y轴上的Sobel微分
    sobel_x = fspecial('sobel');
    sobel_y = transpose(sobel_x);

    % 应用卷积得到梯度幅度
    grad_x = imfilter(double(grayImg), sobel_x, 'replicate');
    grad_y = imfilter(double(grayImg), sobel_y, 'replicate');

    % 计算每个像素位置处的梯度大小并求取平均值
    gradientMagnitude = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);
    avgGradient = mean(gradientMagnitude(:));
end

此函数接收一幅RGB格式的输入图像 `img` ，并通过调用内置函数将其转化为灰度形式后再做进一步处理。最后返回的是整个图像范围内的平均梯度数值作为输出结果。

去雾评估算法matlab

去雾评估算法是用于评估图像去雾效果的一种方法。在Matlab中，有多种去雾评估算法可以使用。以下是一种常用的去雾评估算法——Dark Channel Prior（暗通道先验）的介绍：

Dark Channel Prior（DCP）是一种基于图像统计特征的去雾评估算法。它利用了自然场景中大部分区域在至少一个颜色通道上具有低亮度值的观察结果。DCP算法通过计算图像的暗通道来评估图像中的雾浓度。暗通道是指在每个局部窗口中，图像中最暗的像素值。

在Matlab中，可以使用以下步骤来实现DCP算法进行去雾评估：

1. 读取输入图像。
2. 对输入图像进行预处理，如调整亮度、对比度等。
3. 计算图像的暗通道。可以通过在每个局部窗口中找到最小值来实现。
4. 估计图像中的大气光值。可以通过选择暗通道中最亮的像素值来估计。
5. 根据估计的大气光值和雾浓度参数，计算去雾后的图像。
6. 计算去雾后图像与原始图像之间的差异，作为去雾评估的指标。

以上是一种常用的去雾评估算法的介绍。在实际应用中，还有其他一些评估算法可以使用，如Retinex-based评估算法等。