偏振去雾算法matlab

以下是一种基于偏振的去雾算法的 Matlab 实现代码：

function [J, T] = polarization_dehaze(I, omega, radius)
% I: 输入图像，RGB格式，范围[0, 1]
% omega: 光度学大气散射参数，范围[0, 1]
% radius: 滤波器半径，控制滤波器大小

if ~exist('omega', 'var')
    omega = 0.95;
end
if ~exist('radius', 'var')
    radius = 15;
end

% 把图像转化为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);

% 计算图像的梯度
[Ix, Iy] = gradient(double(Igray));

% 计算每个像素点的偏振角度
theta = atan2(Iy, Ix);

% 计算每个像素点的偏振强度
S = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);

% 计算偏振强度的平均值和标准差
S_mean = mean(S(:));
S_std = std(S(:));

% 计算滤波器大小
alpha = (1 - omega) / omega;
sigma = alpha * S_mean + S_std;

% 构造高斯滤波器
h = fspecial('gaussian', [radius*2+1, radius*2+1], sigma);

% 对偏振角度进行滤波
theta_f = imfilter(theta, h, 'replicate');

% 计算偏振角度的方差
theta_var = var(theta_f(:));

% 计算透射率
T = exp(-omega * S ./ max(S_mean, S_std) .* tan(theta_f - theta).^2 / theta_var);

% 限制透射率的范围
T = max(min(T, 1), 0);

% 进行去雾处理
J = (I - omega) ./ max(T, omega) + omega;

% 限制输出图像的范围
J = max(min(J, 1), 0);
end

使用方法：

I = imread('hazy_image.png');
I = im2double(I);
[J, T] = polarization_dehaze(I);
imshow(J);

其中，`I` 是输入图像，需要先使用 `imread` 函数读取，然后使用 `im2double` 函数将其转化为范围在 [0, 1] 的 double 类型图像。`J` 是去雾后的图像，`T` 是计算出的透射率。最后使用 `imshow` 函数显示去雾后的图像。