暗通道先验去雾matlab代码
时间: 2023-09-01 19:02:46 浏览: 110
暗通道先验去雾是一种常用的图像去雾方法,可以减少或去除由大气散射导致的图片模糊和降低对比度的问题。下面是一种基于暗通道先验的去雾算法的简化的MATLAB代码实现:
```matlab
function output_img = dark_channel_prior_dehaze(input_img, omega, t0)
% 步骤1:计算暗通道
min_rgb = min(input_img, [], 3);
dark_channel = ordfilt2(min_rgb, 1, true(omega));
% 步骤2:估计大气光
[h, w] = size(dark_channel);
flat_img = reshape(input_img, h*w, 3);
flat_dark_channel = reshape(dark_channel, h*w, 1);
[~, indices] = sort(flat_dark_channel, 'descend');
top_indices = indices(1 : round(h*w*t0));
atmospheric_light = max(flat_img(top_indices, :), [], 1);
% 步骤3:估计透射率
transmission = 1 - omega * dark_channel ./ atmospheric_light;
% 步骤4:恢复原始图像
output_img = zeros(size(input_img));
for i = 1 : 3
output_img(:, :, i) = (input_img(:, :, i) - atmospheric_light(i)) ./ max(transmission, t0) + atmospheric_light(i);
end
output_img = uint8(output_img);
end
```
这段代码中,"input_img"是输入的去雾图像,"omega"是设定的暗通道窗口大小,"t0"是设定的一个小值,主要用于避免除零错误。
该代码首先计算输入图像的暗通道,然后根据暗通道估计图像中的大气光。接下来,根据暗通道和大气光估计图像的透射率。最后,根据透射率和大气光恢复原始图像。输出图像为去雾后的结果。
需要注意的是,实际应用中会根据具体需求对算法进行调整和改进,包括增加图像先验、去除雾霾估计过程和增强对比度等变化。上述代码只是一个简化的实现,可以作为算法的基础理解。
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