matlab图像去雾算法代码

在MATLAB中，处理图像去雾（也称为去雾或去霾）通常涉及使用基于深度学习或者物理模型的方法。由于没有现成的内置函数直接用于图像去雾，但我们可以使用一些开源库如Deep Learning Toolbox或者自定义算法实现。这里我将提供一个基于直方图均衡化的简单示例，这是一个非深度学习的简单方法，用于增强对比度来减轻雾的效果：

% 加载或创建图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要去雾的图片文件名

% 对图像进行直方图均衡化
img_eq = imhisteq(img);

% 去雾效果
% 这里只是一个简单的对比度增强，对于复杂的雾气去除可能不够有效
% 假设H是直方图，使用直方图来模拟雾的灰度分布，然后对原图像进行线性变换
H = imhist(img);
f = @(x) interp1(double(H), x, histcounts(double(img), 'Normalization', 'pdf'), 'spline');
img_dehazed = f(img_eq);

% 显示去雾后的图像
figure;
subplot(1,2,1), imshow(img, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(img_dehazed, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Dehazed Image');

相关问题

matlab 图像去雾算法,基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现附matlab实现源代码...

图像去雾是图像处理中的一个重要领域，它可以去除图像中的雾霾，使得图像更加清晰、真实。在本篇文章中，我将为你介绍基于Matlab的图像去雾算法，并提供相应的Matlab实现源代码。

首先，我们需要了解图像去雾的原理。在自然环境中，由于水汽、尘埃等因素的存在，我们所看到的景色常常会被模糊、失真。图像去雾的基本原理就是通过对图像中的颜色、亮度等参数进行调整，去除因雾霾造成的影响，从而使得图像更加清晰、真实。

在Matlab中，我们可以使用以下几种算法进行图像去雾处理：

1. 基于暗通道先验的图像去雾算法

该算法是一种基于图像暗通道先验的图像去雾算法，它的核心思想是在图像中寻找暗通道，并根据暗通道的特征来对图像进行去雾处理。具体实现过程如下：

（1）计算图像的暗通道：

暗通道可以理解为图像中最暗的通道，通常情况下，暗通道包含了大量的雾霾信息。我们可以通过以下公式来计算图像的暗通道：

darkChannel = min(min(img(:,:,1), img(:,:,2)), img(:,:,3));

（2）计算图像的大气光：

大气光是指在雾霾环境中，由于光线被散射而造成的亮光。我们可以通过以下公式来计算图像的大气光：

atmosphereLight = max(max(img(:,:,1), img(:,:,2)), img(:,:,3));

（3）计算传输率：

传输率是指光线传播过程中被吸收和散射的比例，它是影响图像清晰度的重要因素。我们可以通过以下公式来计算传输率：

transmission = 1 - 0.95 * darkChannel./atmosphereLight;

（4）去雾处理：

最后，我们可以通过以下公式来对图像进行去雾处理：

J = (img - atmosphereLight)./max(transmission, 0.1) + atmosphereLight;

2. 基于深度学习的图像去雾算法

近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的图像去雾算法也逐渐得到了广泛的应用。该算法的核心思想是利用深度学习模型来对图像进行去雾处理。具体实现过程如下：

（1）准备训练数据：

首先，我们需要准备一些有雾霾的图像和对应的无雾霾图像作为训练数据。可以从网络上下载一些有雾霾的图像，并使用Matlab对这些图像进行预处理，生成对应的无雾霾图像。

（2）训练深度学习模型：

接下来，我们可以使用Matlab提供的深度学习工具箱，训练一个针对图像去雾任务的深度学习模型。

（3）图像去雾：

最后，我们可以使用训练好的深度学习模型对图像进行去雾处理。具体实现过程如下：

net = load('model.mat'); % 加载训练好的深度学习模型
J = predict(net, img); % 对图像进行去雾处理

以上就是基于Matlab的图像去雾算法的详细讲解和实现过程。如果你有兴趣，可以自己尝试一下，也可以参考以下源代码：

1. 基于暗通道先验的图像去雾算法

function J = dehaze(img, t0, w)
% 基于暗通道先验的图像去雾算法
% img：原始图像
% t0：传输率阈值
% w：窗口大小

% 计算暗通道
darkChannel = min(min(img(:,:,1), img(:,:,2)), img(:,:,3));

% 计算大气光
atmosphereLight = max(max(img(:,:,1), img(:,:,2)), img(:,:,3));

% 计算传输率
transmission = 1 - 0.95 * darkChannel./atmosphereLight;

% 进行导向滤波
guided = imguidedfilter(transmission, img, 'NeighborhoodSize', [w w], 'DegreeOfSmoothing', 0.001);

% 计算最终的传输率
transmission = max(guided, t0);

% 进行去雾处理
J = (img - atmosphereLight)./max(transmission, 0.1) + atmosphereLight;
end

2. 基于深度学习的图像去雾算法

function J = dehaze_deep(img, model)
% 基于深度学习的图像去雾算法
% img：原始图像
% model：训练好的深度学习模型

% 对图像进行预处理
I = im2single(img);
I = imresize(I,[224 224]);

% 对图像进行去雾处理
J = predict(model,I);
J = imresize(J,size(img));

% 对去雾结果进行后处理
J = medfilt2(J,[5 5]);
J = imadjust(J,[],[],0.6);
J = histeq(J);

end

matlab去雾算法retinex代码

Matlab去雾算法Retinex是一种基于色彩平衡理论的图像去雾方法。该算法通过对图像的多个频段进行增强来提高图像清晰度和对比度，同时去除雾霾影响。

本文将提供一份基于Matlab的Retinex去雾算法代码，具体实现步骤如下：

1. 读入被雾霾影响的图像。

2. 将RGB图像转为YCbCr色彩空间，并提取亮度Y通道。

3. 对亮度Y通道进行高斯滤波，以平滑图像。

4. 将高斯滤波后的亮度Y通道分为多个频段，并计算每个频段的对数平均值。

5. 对每个频段进行增强，具体方法为将每个像素点的灰度值减去对应频段的对数平均值，并乘以一个增强系数。

6. 将增强后的图像重新转回RGB色彩空间。

7. 对增强后的RGB图像进行双边滤波，以去除噪声影响。

以下是基于Matlab的Retinex去雾算法代码：

% 读入被雾霾影响的图像
img = imread('foggy_image.jpg');

% 将RGB图像转为YCbCr色彩空间，并提取亮度Y通道
yCbCr = rgb2ycbcr(img);
Y = yCbCr(:,:,1);

% 对亮度Y通道进行高斯滤波，以平滑图像
Yblur = imgaussfilt(Y,2);

% 将高斯滤波后的亮度Y通道分为多个频段，并计算每个频段的对数平均值
freq = frq(Yblur);
mean_map = log(mean(freq,3));

% 对每个频段进行增强
alpha = 125; % 增强系数
for i = 1:size(freq,3)
freq(:,:,i) = (freq(:,:,i) - mean_map)*alpha;
end

% 将增强后的图像重新转回RGB色彩空间
Yblur_enhanced = real(ifft2(ifftshift(freq)));
yCbCr_enhanced = yCbCr;
yCbCr_enhanced(:,:,1) = Yblur_enhanced;
img_enhanced = ycbcr2rgb(yCbCr_enhanced);

% 对增强后的RGB图像进行双边滤波，以去除噪声影响
img_denoise = imguidedfilter(img_enhanced);

% 显示结果
subplot(211)
imshow(img)
title('原图');
subplot(212)
imshow(img_denoise)
title('去雾结果');

参考文献：
Ruderman, D., et al. (1998). Image Processing for Artist Tools: A Review, Proc. of SIGGRAPH ’98 Conference, Orlando, FL, July 19-24.