matlab线偏振去雾代码

Matlab线偏振去雾代码可以通过以下步骤实现：

1. 读入原始图像并将其转换为灰度图像。
2. 估计场景的透射率。线偏振去雾算法使用基于偏振度的方法来估计透射率。这可以通过测量图像中不同方向的线偏振光的偏振度来实现。在Matlab中，可以使用“polarizer”函数来模拟线偏振器的效果并计算偏振度。
3. 估计场景的大气光。可以使用一些已知的方法来估计场景的大气光，例如：在暗通道先验方法中，大气光被估计为最亮的像素值；在基于颜色模型的方法中，大气光可以通过估计场景中最亮像素的颜色来得到。
4. 根据估计得到的透射率和大气光，计算恢复后的图像。在Matlab中，可以使用以下公式计算恢复后的图像：

restored_image = (original_image - atmospheric_light)./max(transmission, 0.1) + atmospheric_light;

其中，original_image是原始图像，atmospheric_light是估计得到的大气光，transmission是估计得到的透射率。

相关问题

matlab偏振去雾代码

当涉及到图像去雾时，Matlab提供了一些常用的函数和工具箱，可以帮助实现偏振去雾算法。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用Matlab进行偏振去雾：

% 读取原始图像
originalImage = imread('input_image.jpg');

% 计算原始图像的边缘强度
grayImage = rgb2gray(originalImage);
gradientImage = imgradient(grayImage);

% 估计大气光
windowSize = 15;
maxValue = max(gradientImage(:));
[maxRow, maxCol] = find(gradientImage == maxValue);
atmosphericLight = originalImage(maxRow, maxCol, :);

% 估计透射率
transmissionEstimate = 1 - 0.95 * (gradientImage / maxValue);

% 对透射率进行导向滤波
guidedTransmission = imguidedfilter(transmissionEstimate, grayImage, 'NeighborhoodSize', [windowSize, windowSize]);

% 对原始图像进行去雾处理
dehazedImage = zeros(size(originalImage));
for channel = 1:3
    dehazedImage(:, :, channel) = (originalImage(:, :, channel) - atmosphericLight(channel)) ./ guidedTransmission + atmosphericLight(channel);
end

% 显示结果
subplot(1, 2, 1), imshow(originalImage), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(dehazedImage), title('去雾图像');

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能无法处理所有情况。具体的去雾算法可能需要根据你的需求进行调整和优化。你可以根据实际情况进行参数调整，以获得更好的去雾效果。

另外，你需要将代码中的`'input_image.jpg'`替换为你要处理的图像路径。如果需要，你还可以使用其他Matlab函数和工具箱，以改进代码或实现其他的偏振去雾算法。

matlab斯托克斯参量偏振去雾代码

以下是基于斯托克斯参量的偏振去雾Matlab代码：

% 读取原始图像
I = imread('input.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
if size(I,3) == 3
    I = rgb2gray(I);
end

% 将图像转换为double类型
I = im2double(I);

% 计算斯托克斯参量
[S0, S1, S2] = stokes(I);

% 计算偏振度
P = sqrt(S1.^2 + S2.^2)./S0;

% 计算透射率
t = exp(-1.0*k*beta*P);

% 计算去雾图像
J = (I - A)./t + A;

% 显示去雾图像
imshow(J);

% 保存去雾图像
imwrite(J, 'output.jpg');

% 斯托克斯参量计算函数
function [S0, S1, S2] = stokes(I)
    % 水平方向S1
    S1 = conv2(I, [1 0 -1; 2 0 -2; 1 0 -1], 'same');
    % 垂直方向S2
    S2 = conv2(I, [1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1], 'same');
    % 总强度
    S0 = sqrt(S1.^2 + S2.^2);
end

其中，`input.jpg`为输入图像路径，`output.jpg`为输出图像路径，`k`为大气光系数，`beta`为散射系数，`A`为大气光值。

需要注意的是，斯托克斯参量偏振去雾方法需要先进行大气光估计，通过估计得到的大气光值可以得到透射率，进而实现去雾处理。