暗通道法除雾matlab

暗通道法是一种常用于图像去雾的方法，它基于图像的暗通道先验假设。在Matlab中，你可以使用以下步骤来实现暗通道法除雾：

1. 读取原始图像：使用`imread`函数读取原始图像，并将其转换为灰度图像。

2. 估计暗通道图像：对于每个像素，通过在局部窗口中选择最小值来估计其对应的暗通道值。你可以使用`ordfilt2`函数来实现这一步骤。

3. 估计全球大气光：根据暗通道图像，选择具有最高亮度值的像素作为全球大气光估计值。

4. 估计透射率：计算透射率图像，其中每个像素的透射率值为1减去该像素在暗通道图像中的亮度值除以全球大气光的估计值。

5. 恢复无雾图像：通过将每个像素的RGB值除以其对应的透射率值来恢复无雾图像。

以下是一个简单的Matlab代码示例，演示了如何使用暗通道法除雾：

% 读取原始图像
img = imread('input.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 估计暗通道图像
window_size = 15;
dark_img = ordfilt2(gray_img, 1, ones(window_size));

% 估计全球大气光
atmos_light = max(max(dark_img));

% 估计透射率
epsilon = 0.001;
transmission = 1 - epsilon * dark_img / atmos_light;

% 恢复无雾图像
recovered_img = zeros(size(img));
for i = 1:3
    recovered_img(:, :, i) = (img(:, :, i) - atmos_light) ./ max(transmission, epsilon) + atmos_light;
end

% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(recovered_img)), title('去雾图像');

请注意，这只是一个简单的示例，实际的图像去雾还可能需要考虑其他因素，如色彩校正和细节增强。你可以根据实际需求进行调整和改进。