暗通道先验去雾matlab

暗通道先验去雾是一种常用的图像去雾方法，它基于一个观察到的现象：自然场景中的绝大多数区域，在至少一个彩色通道中具有较低的像素值。通过利用这一先验信息，可以估计出图像中的透射率，从而实现去雾效果。

在MATLAB中，可以通过以下步骤实现暗通道先验去雾：

1. 读取原始图像并将其转换为双精度灰度图像。

I = imread('input_image.jpg');
I = im2double(rgb2gray(I));

2. 计算图像的暗通道。对于每个像素点，取其周围一个滑动窗口内的最小值。

window_size = 15;
dark_channel = ordfilt2(I, 1, true(window_size));

3. 估计全局大气光。选择暗通道中像素值最大的一些点作为无雾区域，计算它们在原始彩色图像中的最大值。

top_percent = 0.001; % 可调参数，控制无雾区域的比例
num_pixels = round(numel(I) * top_percent);
[~, indices] = sort(dark_channel(:), 'descend');
top_indices = indices(1:num_pixels);
A = max(I(top_indices));

4. 估计透射率。将暗通道除以大气光估计值，然后通过一个参数来控制去雾程度。

omega = 0.95; % 可调参数，控制去雾程度
transmission = 1 - omega * dark_channel / A;

5. 恢复原始图像。根据透射率和大气光估计值，对原始图像进行去雾处理。

J = (I - A) ./ max(transmission, 0.1) + A;

请注意，这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参数调整和优化。希望对你有所帮助！