直方图均衡化法去雾代码

下面是使用直方图均衡化法去雾的简单示例代码（Python）：

import cv2
import numpy as np

def dehaze(image):
    # 将有雾图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 应用直方图均衡化
    equalized = cv2.equalizeHist(gray)
    
    # 将均衡化后的灰度图像转换回彩色图像
    dehazed = cv2.cvtColor(equalized, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    
    return dehazed

# 读取有雾图像
image = cv2.imread('hazy_image.jpg')

# 调用去雾函数
dehazed_image = dehaze(image)

# 显示原始图像和去雾后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Dehazed Image', dehazed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和后处理。此外，还可以使用其他更高级的去雾算法来获得更好的效果。

相关问题

matlab局部直方图均衡化去雾

局部直方图均衡化是一种图像增强方法，在图像去雾方面也有着应用。该方法通过对图像的局部区域进行直方图均衡化处理，以提高图像的对比度和细节。具体实现过程如下：

1. 首先，将原始图像划分为多个重叠的滑动窗口，窗口的尺寸可以根据需要进行选择。

2. 对于每个窗口，分别对其RGB通道进行直方图均衡化，通过增加像素值的分布范围来增强图像的对比度。

3. 将经过局部直方图均衡化处理后的每个窗口重新整合到新的图像中，得到一张经过局部直方图均衡化去雾处理后的图像。

通过这种方法，可以在一定程度上保持原始图像的局部特征，提高图像的对比度和细节，从而实现图像的去雾效果。

需要注意的是，这只是局部直方图均衡化的一种应用方式，在实际操作中还可以结合其他图像增强方法或去雾算法来进一步改进和优化。同时，具体的matlab代码实现可以参考引用中提供的相关资料。

局部分块直方图均衡化去雾matlab

实现局部分块直方图均衡化去雾的MATLAB代码如下：

% 读取原始图像和深度图
img = imread('input.jpg');
depth = imread('depth.jpg');

% 转换为灰度图像
imgGray = rgb2gray(img);

% 将深度图像归一化到[0,1]范围内
depthNorm = double(depth)/255;

% 设置参数
winSize = 15; % 分块大小
k0 = 0.1; % 全局增益系数
k1 = 0.15; % 局部增益系数

% 分块直方图均衡化
imgEnh = zeros(size(imgGray));
for i = 1:size(imgGray,1)/winSize
    for j = 1:size(imgGray,2)/winSize
        % 计算当前块的范围
        rowStart = (i-1)*winSize+1;
        colStart = (j-1)*winSize+1;
        rowEnd = min(rowStart+winSize-1,size(imgGray,1));
        colEnd = min(colStart+winSize-1,size(imgGray,2));
        
        % 提取当前块的图像和深度图像
        imgBlock = imgGray(rowStart:rowEnd,colStart:colEnd);
        depthBlock = depthNorm(rowStart:rowEnd,colStart:colEnd);
        
        % 计算当前块的全局均值和标准差
        mu = mean(imgBlock(:));
        sigma = std(imgBlock(:));
        
        % 计算当前块的局部均值和标准差
        muL = mean(imgBlock(depthBlock>k0*sigma & imgBlock>mu));
        sigmaL = std(imgBlock(depthBlock>k0*sigma & imgBlock>mu));
        
        % 计算当前块的增益系数
        k = k1*sigma/sigmaL + (1-k1)*mu/muL;
        
        % 应用直方图均衡化
        imgEnh(rowStart:rowEnd,colStart:colEnd) = adapthisteq(imgBlock,'NumTiles',[1 1],'ClipLimit',k);
    end
end

% 显示结果
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(imgEnh);
title('去雾结果');

代码中使用`adapthisteq`函数进行局部分块直方图均衡化，并根据深度图像计算每个块的增益系数。最终得到去雾后的图像。