ssr去雾matlab代码
时间: 2023-05-15 20:02:41 浏览: 99
SSR是一种抑制雾霾的图像增强算法,其核心思想是通过寻找图像中的不同光照强度区域,对它们进行颜色判别,并消除它们之间的差异。这种方法有助于提高图像的清晰度和对比度,从而实现更好的可视化效果。
在Matlab环境下,实现SSR去雾可以通过以下步骤进行:
步骤1:读取图像数据并将其转换为灰度图像。
步骤2:通过逐列扫描的方式获取图像的能量谱。这里采用了基于快速傅里叶变换的能量谱分析方法,即将图像的一列作为一维信号进行FFT变换,并计算其幅度谱。
步骤3:根据能量谱的峰值位置,将图像分为多个块,每个块对应一个峰值。在每个块中,根据像素的灰度值和相对位置计算其权值,用于后续的最小二乘求解。
步骤4:对每个块进行缩小和平滑操作,以消除噪声和高频部分。
步骤5:对每个块进行线性回归,得到最小二乘解,并将解应用到整个图像中。
步骤6:根据SSR算法,对图像进行去雾处理,以增强清晰度和对比度。
步骤7:将处理后的图像保存到指定路径。
以上就是实现SSR去雾的Matlab代码流程,该算法可以在一定程度上降低雾霾对图像的影响,提高图像的清晰度和鲜艳度。但需要注意的是,该算法对图像中的噪声和纹理等细节部分可能会造成一定的影响,需要进行适当的调整和优化,以满足实际应用的需求。
相关问题
ssr算法matlab代码
由于不清楚您所指的SSR算法具体是哪个,这里提供一个基于SSR的图像增强算法的MATLAB代码,仅供参考。
```matlab
%% 图像增强 - 基于SSR算法
% SSR:Structure similarity ratio
% 参考文献:http://www.escience.cn/people/liyongqi/Paper/SSR.pdf
clear all;
close all;
clc;
%% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
img = rgb2gray(img);
figure;imshow(img);
title('原始图像');
%% SSR增强
w = 3; % 窗口大小
K = 0.05; % 系数K
[row, col] = size(img);
img_ssr = zeros(row, col);
for i = 1:row
for j = 1:col
% 计算窗口范围
x1 = max(1, i-floor(w/2));
x2 = min(row, i+floor(w/2));
y1 = max(1, j-floor(w/2));
y2 = min(col, j+floor(w/2));
% 计算均值、方差和结构相似度
avg = mean(mean(img(x1:x2, y1:y2)));
var = var(var(img(x1:x2, y1:y2)));
ssim = (2*avg*(img(i,j)-avg)+K)/(img(i,j)^2+avg^2+K);
% 计算增强后的像素值
img_ssr(i,j) = img(i,j) + ssim*var;
end
end
%% 显示增强后的图像
figure;imshow(uint8(img_ssr));
title('SSR增强后的图像');
```
SSR算法matlab
由于SSR算法的具体实现方式较为复杂,需要涉及到多个步骤,因此以下提供一个基于matlab的SSR算法实现示例代码,以供参考:
1.导入数据
```
load('data.mat'); % 导入数据
```
2.设置参数
```
L = 200; % 窗口长度
N = 1000; % 数据长度
K = N-L+1; % 子空间个数
```
3.构造Hankel矩阵
```
X = hankel(data(1:L),data(L:N)); % 构造Hankel矩阵
X = X(1:L,:); % 取前L行
```
4.奇异值分解
```
[U,S,V] = svd(X); % 奇异值分解
P = U(:,1:K)*U(:,1:K)'; % 投影矩阵
Y = P*X; % 投影后的数据矩阵
```
5.计算自相关矩阵
```
R = Y*Y'; % 计算自相关矩阵
```
6.特征值分解
```
[V,D] = eig(R); % 特征值分解
[D,idx] = sort(diag(D),'descend'); % 特征值排序
V = V(:,idx); % 特征向量排序
```
7.计算成分
```
S = Y'*V; % 计算成分
```
8.绘制结果
```
figure;
t = 1:N;
subplot(2,1,1);
plot(t,data);
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(t(1:L),S(:,1));
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
title('First Component');
```
以上是一个简单的SSR算法实现示例,具体实现过程和参数设置可以根据具体需求进行调整和优化。