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。

暗通道先验去雾算法matlab代码

以下是一个简单的基于 MATLAB 的暗通道先验去雾算法的实现代码：

% 读取原始图像
img = imread('foggy_image.jpg');
figure, imshow(img), title('Original Image');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算暗通道值
patch_size = 15;
dark_channel = calc_dark_channel(gray_img, patch_size);

% 估算全局大气光值
atmospheric_light = estimate_atmospheric_light(img, dark_channel);

% 估算场景透射率
transmission = estimate_transmission(gray_img, atmospheric_light, dark_channel);

% 去雾处理
dehazed_img = dehaze(img, transmission, atmospheric_light);

figure, imshow(dehazed_img), title('Dehazed Image');

% 计算暗通道值
function dark_channel = calc_dark_channel(img, patch_size)
    % 对图像进行补边，以避免邻域边界问题
    img = padarray(img, [patch_size, patch_size], 'symmetric');
    % 计算每个像素的暗通道值
    dark_channel = min(im2col(img, [patch_size, patch_size], 'sliding'), [], 1);
    % 将结果重塑为原始图像大小
    dark_channel = reshape(dark_channel, size(img) - [patch_size, patch_size] + 1);
end

% 估算全局大气光值
function atmospheric_light = estimate_atmospheric_light(img, dark_channel)
    [rows, cols] = size(dark_channel);
    num_pixels = rows * cols;
    num_samples = floor(num_pixels * 0.001);
    [~, indices] = sort(dark_channel(:), 'descend');
    top_indices = indices(1:num_samples);
    atmospheric_light = max(max(img(top_indices)));
end

% 估算场景透射率
function transmission = estimate_transmission(gray_img, atmospheric_light, dark_channel)
    % 估算场景透射率
    transmission = 1 - 0.95 * (dark_channel ./ atmospheric_light);
    % 使用全局大气光值对结果进行归一化
    transmission = transmission ./ max(transmission(:));
    % 避免出现除零错误
    transmission(transmission < 0.1) = 0.1;
end

% 去雾处理
function dehazed_img = dehaze(img, transmission, atmospheric_light)
    % 转换为浮点数类型
    img = im2double(img);
    % 对每个通道进行去雾处理
    for i = 1:3
        channel = img(:, :, i);
        channel_transmission = repmat(transmission, [1, 1, 3]);
        channel_atmospheric_light = repmat(atmospheric_light, [size(img, 1), size(img, 2), 1]);
        dehazed_channel = (channel - channel_atmospheric_light) ./ channel_transmission + channel_atmospheric_light;
        % 将像素值限制在 0 到 1 之间
        dehazed_channel(dehazed_channel < 0) = 0;
        dehazed_channel(dehazed_channel > 1) = 1;
        dehazed_img(:, :, i) = dehazed_channel;
    end
end

这段代码实现了暗通道先验去雾算法的基本步骤，可以对输入图像进行去雾处理。需要注意的是，该代码仅供参考，实际应用中可能需要进行更多的调整和优化。