基于大气散射模型和导向滤波结合的图像去雾算法matlab完整保姆级代码

基于大气散射模型（Atmospheric Scattering Model, ASM）和导向滤波技术的图像去雾算法通常用于增强在大雾环境下拍摄的图像质量。MATLAB是一种强大的工具，用于实现这种复杂的计算机视觉算法。下面是一个简化版的MATLAB代码示例，用于去除雾气并恢复清晰度。请注意，完整的保姆级代码可能会非常长，并且包括了预处理、ASM模型估计、导向滤波等多个步骤。这里只提供了一个基本框架：

% 导入必要的库
addpath('ImageProcessing Toolbox'); % 假设已经安装该工具箱

% 读取带雾图片
img_foggy = imread('foggy_image.jpg');

% 图像预处理，如直方图均衡化（optional）
img_eq = imadjust(img_foggy);

% 使用大气散射模型
% 这里假设你已经有了R0（雾核半径）、AOT（消光系数）等参数
% 如果需要动态估计，可以使用其他方法，例如Dark Channel Prior (DCP)
R0 = ...;
AOT = ...;

% 建立大气散射函数
scatter_matrix = build_scatter_matrix(R0, AOT);
% 应用大气散射模型
img_dehazed_ASM = apply_atmospheric_scattering(img_eq, scatter_matrix);

% 导向滤波，这一步用于进一步细化细节
% 假设guided_filter函数已存在
指导滤波窗口大小 = 5; % 可调整
img_dehazed_GF = guided_filter(img_dehazed_ASM,指导滤波窗口大小);

% 结果保存或显示
imwrite(img_dehazed_GF, 'dehazed_image.mat');
imshowpair(img_foggy, img_dehazed_GF, 'montage', 'Intensity');

%