matlab暗通道先验算法去雾

Matlab暗通道先验算法是一种用于去雾的图像处理算法。该算法基于一个观察：在自然场景中，远处的物体会受到大气散射的影响而变得模糊。暗通道先验算法利用了这个观察，通过分析图像的暗通道来估计图像中的散射和透射信息，从而实现去雾效果。

具体步骤如下：
1. 计算图像的暗通道：暗通道是指图像中每个像素点在所有颜色通道中最小值的图像。通过计算每个像素点的最小值，可以得到一个表示图像暗部区域的图像。
2. 估计大气：在暗通道图像中，亮度较高的区域往往对应着大气光的位置。通过选择暗通道图像中亮度最高的像素点，可以估计出大气光的强度。
3. 估计透射率：透射率表示了光线在大气中传播时的衰减程度。通过使用一个全局常数来估计透射率，可以得到一个初始的透射率图像。
4. 优化透射率：通过对初始透射率进行优化，可以得到更准确的透射率图像。这一步通常使用引导滤波等技术来实现。
5. 重建图像：最后，通过使用估计的透射率和大气光，可以对原始图像进行去雾处理，得到去雾后的图像。

相关问题

暗通道先验图像去雾算法——Matlab代码

这是一段用于暗通道先验图像去雾的Matlab代码。这个算法是根据论文《Single image haze removal using dark channel prior》实现的。

close all;
clear all;
w0=0.65; % 乘积因子用来保留一些雾，1时完全去雾
t0=0.1;
I=imread('1.png');
figure;
subplot(221)
imshow(I);
title('原始图像');

[h,w,s]=size(I);
min_I=zeros(h,w);
%下面取得暗通道图像
for i=1:h
    for j=1:w
        dark_I(i,j)=min(I(i,j,:));
    end
end
subplot(223)
imshow(dark_I);
title('dark channnel的图形');

Max_dark_channel=double(max(max(dark_I))); %天空亮度
dark_channel=double(dark_I);
t=1-w0*(dark_channel/Max_dark_channel); %取得透射分布率图
subplot(224)
T=uint8(t*255);
imshow(T);
title('透射率t的图形');

t=max(t,t0);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
I1=double(I);
J(:,:,1) = uint8((I1(:,:,1) - (1-t)*Max_dark_channel)./t);
J(:,:,2) = uint8((I1(:,:,2) - (1-t)*Max_dark_channel)./t);
J(:,:,3) = uint8((I1(:,:,3) - (1-t)*Max_dark_channel)./t);
subplot(222)
imshow(J);
title('去雾后的图像');

希望这个代码能对你有所帮助。