基于matlab的图像去雾代码

图像去雾是计算机视觉领域的一个重要问题。在实际应用场景中，由于陆地、天空、雾等在光线传播过程中的交互作用，拍摄的图像会受到不同程度的雾气干扰，导致视觉效果下降，影响图像识别和分析结果的准确性。因此，如何将含有雾气的图像还原成原清晰图像一直是研究者关注的热点。

基于matlab平台的图像去雾算法主要分为以下几个步骤：

1.载入被雾污染的图像。
imread('image_filename.png')

2.对图像进行预处理，去除噪声和畸变。
img = im2double(imread('image_filename.png'));
img = padarray(img,[3,3],'replicate','both');
gaussFilter = fspecial('gaussian', [3, 3], 0.5);
img = imfilter(img, gaussFilter, 'replicate');

3.根据图像的物理模型，计算透射率和大气光照度。
[t, A] = estimate_t_A(img);

4.使用透射率和大气光照度对原始图像进行恢复处理。
img_rec = recover(img, t, A);

其中，estimate_t_A()是一个函数，用来计算透射率和大气光照度；recover()是一个函数，用来对原始图像进行恢复处理。这些函数的实现需要基于对物理模型的理解和算法分析，具体实现细节可以参考相关论文和代码库。

总的来说，基于matlab平台的图像去雾算法相对来说比较简单易懂，也有较为成熟的代码库和工具。但是，需要注意的是，不同的去雾算法适用于不同的应用场景，需要在实际应用中进行选取和优化，以达到最优的效果。