亮通道去雾算法和暗通道去雾算法

亮通道去雾算法和暗通道去雾算法是两种常见的去雾算法。

亮通道去雾算法是基于图像中亮度值普遍较高的区域更容易受到雾的影响这一特点，通过计算图像在不同颜色通道中的最大值来估计场景的透射率，从而去除雾的影响。该算法简单易懂，但对于场景中存在较多亮度变化的区域容易出现误差。

暗通道去雾算法则是基于天空区域的像素值在没有雾的情况下应该为0这一特点，通过计算图像暗通道来估计场景的透射率，进而去除雾的影响。该算法对于场景中有明显天空区域的图像效果较好，但如果场景中没有天空或者天空区域受到其他因素影响，算法效果可能不佳。

相关问题

c++暗通道去雾算法

C++暗通道去雾算法是一种用于图像去雾的算法，它可以有效地去除图像中的雾霾，使图像更加清晰。该算法基于以下观察：在大部分自然图像中，存在一个称为“暗通道”的特征，即在无雾情况下，图像中至少有一些区域的R、G、B通道值非常低。基于这个观察，暗通道去雾算法通过估计图像中的暗通道来恢复无雾图像。

下面是C++暗通道去雾算法的基本步骤：
1. 估计暗通道：对输入的雾霾图像进行滤波操作，得到每个像素点的最小值，即为该像素点的暗通道值。
2. 估计大气光：选择暗通道中亮度最高的像素点作为大气光估计值。
3. 估计透射率：根据大气光和暗通道的关系，估计每个像素点的透射率。
4. 修复图像：根据透射率和大气光，对输入图像进行修复，得到去雾后的图像。

matlab暗通道去雾算法

以下是matlab实现的暗通道去雾算法的代码和步骤：

1.读取待处理的有雾图像

I = imread('hazy_image.jpg');

2.计算暗通道图像

patch_size = 15; % 定义块大小
dark_channel = min(I, [], 3); % 计算RGB三个道的最小值
dark_channel = ordfilt2(dark_channel, 1, ones(patch_size)); % 对最小值图像进行滤波

3.计算大气光值

top_percent = 0.001; % 定义前0.1%的亮度值为大气光值
[h, w] = size(dark_channel);
num_pixel = h * w;
num_top_pixel = round(num_pixel * top_percent);
dark_channel_vector = reshape(dark_channel, num_pixel, 1);
[~, indices] = sort(dark_channel_vector, 'descend');
top_indices = indices(1:num_top_pixel);
atmospheric_light = zeros(1, 3);
for i = 1:3
    channel = I(:, :, i);
    atmospheric_light(i) = max(channel(top_indices));
end

4.计算透射率

omega = 0.95; % 定义透射率的权重
transmission = 1 - omega * (min(I ./ atmospheric_light, [], 3));

5.恢复无雾图像

t0 = 0.1; % 定义透射率的最小值
J = zeros(size(I));
for i = 1:3
    channel = double(I(:, :, i)) ./ 255;
    t = max(transmission, t0);
    J(:, :, i) = (channel - atmospheric_light(i)) ./ t + atmospheric_light(i);
end
J(J > 1) = 1; % 防止像素值超过1
J(J < 0) = 0; % 防止像素值小于0
J = uint8(J * 255); % 将像素值转换为0-255的整数