matlab图像去雾文献

在MATLAB中处理图像去雾（Dehazing）是一种常见的计算机视觉任务，通常涉及到深度学习和传统的图像处理技术。一些常用的文献方法包括：

1. **暗通道先验（Dark Channel Prior, DCP）**：该方法由He et al. (2011) 提出，利用大气光假设，通过寻找场景中最暗区域来估计雾气层，并通过反向运算去除雾气。MATLAB中可以找到相关的实现库，如Image Processing Toolbox。

2. **复指数加权滤波器（Exponential Weighted Moving Average, EWMV）**：这种方法试图通过平均颜色的变化去除雾，但可能会受到光照变化的影响。你可以参考文献Hernández et al. (2012) 或自行编写代码实现。

3. **深度学习方法**：近年来，基于深度学习的去雾方法更为流行，例如深度残差网络（ResNet）、循环神经网络（RNN）等。Deep haze removal network (DHN) 和 Densefuse 等模型可以在GitHub上找到现成的MATLAB实现。

要开始研究MATLAB图像去雾，建议从官方文档、学术论文和开源代码库开始，比如GitHub上的Matlab Vision Group项目。此外，使用工具箱的imdehaze函数也可以作为一个起点，然后根据需要自定义算法或集成其他技术。