如何利用暗通道先验算法在MATLAB中实现图像去雾处理，并展示相关代码与效果对比？

暗通道先验算法是一种常用于图像去雾的技术，它基于这样一个观察：在非天空的局部区域中，总会有一些像素在至少一个颜色通道上具有很低的强度值。该算法利用这一先验信息估计雾霾的传输图，从而恢复场景的无雾版本。为了帮助你理解并实现在MATLAB中的图像去雾，以下将详细解释算法的步骤及提供相关代码。

参考资源链接：[基于暗通道先验的图像去雾算法研究](https://wenku.csdn.net/doc/1hn6kep7sa?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要在MATLAB中加载一张雾天图像，并将其转换为灰度图像。然后，选取图像中亮度最低的像素点，并通过这些点估计全局大气光。接下来，利用暗通道先验理论计算出大气光照和透射率。最后，使用大气光照和透射率去恢复无雾图像。

以下是MATLAB代码示例：

    % 加载图像并转换为灰度图像
    img = imread('foggy_image.jpg');
    img_gray = rgb2gray(img);
    
    % 计算暗通道
    dark_channel = min(img_gray, [], 3);
    
    % 选取暗通道中最小的1%的像素，估计全局大气光A
    A = max(sorted(dark_channel(:)));
    
    % 计算透射率t0
    t0 = 1 - omega * dark_channel ./ A;
    
    % 恢复无雾图像
    t = median_filter(t0); % 使用中值滤波平滑透射率
    J = (img - A) ./ t + A; % 恢复无雾图像
    
    % 显示结果
    figure, imshow(img), title('原始雾天图像');
    figure, imshow(J), title('去雾后图像');

通过执行上述代码，你将看到去雾效果的前后对比，并可能需要调整参数以获得最佳效果。由于去雾算法通常需要结合图像处理和算法优化，建议深入学习相关理论并结合实践经验来改进算法的性能。

参考资源链接：[基于暗通道先验的图像去雾算法研究](https://wenku.csdn.net/doc/1hn6kep7sa?spm=1055.2569.3001.10343)