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。