计算暗通道函数matlab程序
时间: 2023-11-29 14:04:24 浏览: 33
以下是计算暗通道函数的MATLAB程序:
```
function dark_channel = compute_dark_channel(im, patch_size)
% im:输入的彩色图像
% patch_size:窗口的大小
% 将图像转化为double类型
im = im2double(im);
% 提取图像的R、G、B三个通道
R = im(:,:,1);
G = im(:,:,2);
B = im(:,:,3);
% 计算每个像素在RGB三个通道中的最小值
min_RGB = min(im,[],3);
% 计算每个像素的暗通道值
dark_channel = ordfilt2(min_RGB, 1, ones(patch_size, patch_size));
end
```
该函数接受两个参数:输入图像和窗口大小。它首先将输入图像转换为double类型,并分离出其R、G、B三个通道。然后,它计算每个像素在RGB三个通道中的最小值,并使用ordfilt2函数计算每个像素的暗通道值。ordfilt2函数是MATLAB中用于计算中值滤波的函数,它将每个像素的值替换为其邻域中的中值。在这里,我们使用大小为patch_size x patch_size的全1窗口来计算每个像素的邻域中的最小值。最后,该函数返回计算出的暗通道图像。
相关问题
计算灰度图像的暗通道函数matlab程序
以下是计算灰度图像的暗通道函数的matlab程序:
```matlab
function darkChannel = computeDarkChannel(img, patchSize)
% Convert the image to grayscale
if size(img, 3) == 3
img = rgb2gray(img);
end
% Pad the input image to avoid boundary issues
padSize = floor(patchSize/2);
img = padarray(img, [padSize padSize], Inf);
% Compute the dark channel for each pixel
darkChannel = zeros(size(img));
for i = 1:size(img, 1)
for j = 1:size(img, 2)
patch = img(i-padSize:i+padSize, j-padSize:j+padSize);
darkChannel(i,j) = min(patch(:));
end
end
% Remove the padding from the dark channel
darkChannel = darkChannel(padSize+1:end-padSize, padSize+1:end-padSize);
end
```
该函数接受两个输入参数:原始图像和用于计算暗通道函数的局部块大小。该程序首先将彩色图像转换为灰度图像,然后对输入图像进行填充以避免边界问题。接下来,程序遍历图像中的每个像素,并在该像素周围的局部块中计算最小值。最后,程序从计算出的暗通道函数中删除填充像素,并将其作为输出返回。
暗通道去雾 matlab
暗通道去雾是一种基于图像暗通道的去雾方法。暗通道是一种在自然景观中经常出现的现象,即在天空、树木、建筑等物体中,最暗的通道往往对应着最远的距离。在图像中,暗通道可以看作是一种像素值较小的卷积核。因为在雾霾天气下,雾霾对光线的散射与吸收作用会使图像亮度变暗、对比度变弱,使得暗通道的像素值变得更小。根据这种现象,可以通过计算暗通道来分离出图像中的雾霾信息。
具体来说,暗通道去雾方法首先要对图像进行预处理,包括颜色空间转换、估计全局大气光、计算暗通道等操作。然后,利用全局大气光估计值和雾霾密度估计值来还原场景中的原始颜色信息。最后,进行后处理,包括色彩校正、清晰化等操作。
Matlab是一种常用于科学计算与图像处理的软件,可以利用Matlab实现暗通道去雾方法。Matlab提供了丰富的图像处理工具箱,包括图像读取和显示、颜色空间转换、局部均值滤波等函数,方便进行图像预处理。同时,Matlab还提供了许多优秀的算法库,可以方便地实现暗通道估计、大气光估计、雾霾密度估计等操作。通过Matlab实现暗通道去雾方法,可以快速、高效地从雾霾图像中恢复出清晰的场景信息,具有非常广阔的应用前景。
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