暗通道先验去雾matlab原理

暗通道先验（Dark Channel Prior, DCP）是一种基于图像处理的去雾算法，主要用于去除由于大气散射和混杂光照引起的图像雾气。在MATLAB中实现暗通道先验主要依据以下原理：

1. **暗通道检测**：算法首先寻找图像中的“暗通道”，即像素值在三个颜色通道（通常为RGB）中最小的区域。假设在无雾的情况下，天空部分的亮度应该相对较低，而雾气会使这个比例下降。

2. **阈值分割**：通过设定一个阈值，将暗通道中的像素识别为可能有雾的部分。这些像素的亮度值通常是低的，因为雾气会吸收大部分光线。

3. **估计雾层**：通过减去这个暗通道部分的估计值，可以得到一个大致的雾层图。这个过程可以用简单的数学运算如平均、中值滤波或更复杂的统计方法来实现。

4. **去雾**：最后，将原始图像与雾层图相乘，得到去雾后的清晰图像。这样，未被雾影响的部分保持不变，而雾层部分则被有效地剔除。

在MATLAB中，你可以使用`imadjust`函数对暗通道进行调整，`medfilt2`进行滤波，以及基本的图像操作如元素-wise乘法来实现这个过程。下面是一个简化的MATLAB代码示例：

% 加载图像并转换为灰度
img = imread('input_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 检测暗通道
dc = min(gray_img, [], 'all'); % 'all'表示三通道最小值

% 阈值分割
threshold = 0.05; % 可调参数
dc_mask = dc < threshold * mean(dc(:));

% 去雾
estimated_fog = imadjust(dc, [0, 0.1], [0, 1]);
dehazed_img = img .* logical(1 - dc_mask) + estimated_fog .* dc_mask;

% 显示结果
figure, imshowpair(img, dehazed_img, 'montage');