如何运用MATLAB源码完成基于Retinex理论与同态滤波的图像去雾处理？请详细说明整个图像去雾的实现步骤。

掌握图像去雾技术的关键在于理解Retinex理论和同态滤波的工作原理及其在MATLAB中的实现方法。《MATLAB图像去雾源码：Retinex同态滤波应用案例》提供了完整的代码实现和应用案例，适合于希望深入学习图像去雾技术的读者。下面将详细介绍图像去雾的工作流程，包括必要的理论和步骤：

参考资源链接：[MATLAB图像去雾源码：Retinex同态滤波应用案例](https://wenku.csdn.net/doc/6d9fvyhwfj?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **图像读取**：首先，使用MATLAB内置函数`imread()`读取需要处理的图像文件，并将其存储为矩阵形式。

2. **预处理**：对图像进行预处理，这可能包括灰度化，以减少颜色通道对处理的影响，便于后续操作。

3. **颜色空间转换**：将图像从RGB空间转换到适合Retinex算法处理的Log颜色空间，以简化算法中光照和反射分量的分离。

4. **Retinex算法处理**：采用中心/环绕函数估计图像的光照分量和反射分量，去除光照不均匀的影响，恢复图像细节。

5. **同态滤波**：在Log颜色空间中应用同态滤波技术，增强图像的局部对比度，抑制光照的非均匀性。

6. **后处理**：将处理后的图像从Log颜色空间转换回RGB颜色空间，并进行色彩校正和亮度调整，以改善图像的视觉效果。

7. **图像输出**：显示去雾后的图像，用户可以评估效果，并使用`imwrite()`函数保存处理后的图像文件。

以上步骤中，每一步的实现细节都可以在提供的源码中找到，并通过调整参数来优化图像去雾的效果。由于涉及到的算法较为复杂，阅读并理解附带的说明文档将有助于更有效地使用这些源码。

为了进一步提升图像去雾技术的应用效果，可以参考《MATLAB图像去雾源码：Retinex同态滤波应用案例》中的案例，理解如何通过算法参数调整达到最佳去雾效果，并了解算法可能的局限性和优化方向。

参考资源链接：[MATLAB图像去雾源码：Retinex同态滤波应用案例](https://wenku.csdn.net/doc/6d9fvyhwfj?spm=1055.2569.3001.10343)