图像去雾处理高级复杂的matlab代码

以下是一个较为复杂的图像去雾处理MATLAB代码，使用了多种方法进行去雾处理，包括改进的暗通道先验方法(IDCP)、全局大气光估计和快速暗通道先验方法(Fast Dark Channel Prior)等：

function [J, T] = defog(I, w, t0, epsilon, L)
% I: 输入图像
% w: 暗通道计算窗口大小
% t0: 透射率的最小值
% epsilon: 光滑因子
% L: 全局大气光估计

I = im2double(I);
[m, n, ~] = size(I);

% 改进的暗通道先验方法(IDCP)
dark = min(I, [], 3);
dark = ordfilt2(dark, 1, ones(w, w));
T = 1 - L ./ (dark + eps);
T(T < t0) = t0;

% 全局大气光估计
if isempty(L)
    L = max(I, [], 3);
    L = ordfilt2(L, round(m*n*0.001), ones(w, w));
end

% 快速暗通道先验方法(Fast Dark Channel Prior)
I_gray = rgb2gray(I);
T_fast = T;
T_fast(I_gray >= mean(I_gray(:))) = 1;
T_fast = guidedfilter(I_gray, T_fast, w, epsilon);

% 估计场景亮度和透射率
J_dark = bsxfun(@rdivide, I, T_fast);
J_dark_min = min(J_dark, [], 3);
J_dark_min = ordfilt2(J_dark_min, 1, ones(w, w));
A = repmat(J_dark_min, [1, 1, 3]);
T = 1 - A ./ (max(I, [], 3) + eps);
T(T < t0) = t0;

% 修复图像
J = (I - A) ./ repmat(T, [1, 1, 3]) + A;

% 光滑处理
for i = 1:3
    J(:,:,i) = guidedfilter(I(:,:,i), T, epsilon, w);
end

end

使用方法：

I = imread('input.jpg');
w = 15; % 暗通道计算窗口大小
t0 = 0.1; % 透射率的最小值
epsilon = 0.001; % 光滑因子
L = []; % 全局大气光估计
[J, T] = defog(I, w, t0, epsilon, L);
imwrite(J, 'output.jpg');

请注意，这是一个较为复杂的实现，可能需要根据实际情况进行调整和优化。