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。

基于matlab暗通道先验去雾

### MATLAB 中基于暗通道先验的图像去雾实现

#### 基本概念
暗通道先验理论指出，在无雾自然图像的局部区域中至少有一个颜色通道具有很低的像素值。这一特性可以用来估计场景的大气光成分并进一步计算透射率，从而达到去除图像中雾的效果[^2]。

#### 算法流程概述
为了在MATLAB环境中实施此过程，主要分为以下几个方面：

- **读取输入图片**：通过`imread()`函数加载待处理的有雾图像。

- **估算大气光A**：寻找整幅图中最亮处作为全局大气光亮度近似值；对于彩色图像，则分别求解RGB三个分量的最大值得到向量形式的大气光强度。

- **构建暗通道J_dark**：遍历每一个像素点周围的小窗口（通常为15×15），找到最小的颜色分量构成新的单通道矩阵即所谓的“暗通道”。这一步骤可以通过循环操作完成，也可以借助内置卷积运算加速执行效率。

- **计算透射率t(x)**：根据公式\( t(x)=1-\omega\frac{J_{dark}(x)}{A} \)，其中ω是一个经验值常数项用于控制消减程度，默认设为0.95。

- **精炼透射率map**：采用双边滤波器或者引导滤波对初步得到的粗略透射率进行平滑优化，减少噪声干扰的同时保持边缘特征不变形。

- **恢复无雾图像I_clear**：最后按照定义好的物理模型\[ I(x)/A=t(x)\cdot J(x)+ (1-t(x)) \]反推出最终的结果。

function dehazedImage = darkChannelPrior(imagePath, omega)
    % Read the input image.
    originalImage = imread(imagePath);
    
    % Convert to double and normalize between 0 and 1.
    normalizedImage = im2double(originalImage);

    % Estimate atmospheric light A from brightest pixel values across all channels.
    maxPixelValue = max(max(normalizedImage));
    atmosLight = mean(maxPixelValue(:));

    % Compute Dark Channel of haze-free regions within patches around each pixel.
    patchSize = 15;
    darkChannel = min(min(filter2(ones(patchSize),normalizedImage(:,:,1)),...
        filter2(ones(patchSize),normalizedImage(:,:,2))), ...
        filter2(ones(patchSize),normalizedImage(:,:,3)));

    % Calculate transmission map T using estimated parameters.
    transMap = 1 - omega * darkChannel ./ atmosLight;

    % Refine Transmission Map with Guided Filter or Bilateral Filtering here...

    % Recover clear scene radiance by dividing through by atmosphere lighting factor.
    dehazedImage = zeros(size(normalizedImage)); 
    for i=1:3
        dehazedImage(:,:,i) = ((normalizedImage(:,:,i)-atmosLight)*transMap + atmosLight);
    end
    
end

上述代码片段展示了如何利用MATLAB编写一个简单的基于暗通道先验的图像去雾程序框架。需要注意的是实际应用时可能还需要考虑更多细节调整参数设置以适应不同类型的输入图像[^4]。