基于同态滤波的模糊图像去雾方法，MATLAB代码

基于同态滤波的模糊图像去雾是一种常见的图像处理技术，它利用了复数域的同态性质来恢复因大雾影响而失真的清晰度。这种方法假设雾像可以近似看作是一个低通滤波的结果，通过逆变换恢复出原始场景。

以下是简化的MATLAB代码示例，用于基于同态滤波去除图像中的雾：

% 加载有雾图像
im_fog = imread('foggy_image.jpg'); % 替换为实际的雾图像路径

% 将图像转换到灰度
im_gray = rgb2gray(im_fog);

% 创建一个低通滤波器（通常选择高斯滤波）
h = fspecial('gaussian', [5 5], 2); % 高斯核大小和标准差

% 使用滤波器对图像进行卷积，模拟雾的影响
im_blur = imfilter(im_gray, h, 'replicate');

% 计算雾的密度，这里简单地假设它与图像对比度成正比
transmission = imhisteq(im_blur, 'flat');

% 同态逆滤波，恢复清晰度
im_sharp = imshiftdft(im_blur) .* conj(imshiftdft(transmission)) ./ imshiftdft(h);
im_sharp = abs(imshiftdft(im_sharp));

% 反傅里叶变换回空间域
im_restored = real(ifft2(im_sharp));

% 结果保存或显示
imwrite(im_restored, 'dehazed_image.jpg'); % 替换为保存的文件名
imshowpair(im_fog, im_restored, 'montage', 'Colorbar');

注意这只是一个基本示例，实际应用中可能需要调整滤波器参数、雾的模型以及对比度增强步骤以获得更好的效果。