matlab暗通道算法示例代码

暗通道先验原理是一种用于图像去雾的算法，下面是一个 Matlab 实现的示例代码：

function J = dark_channel(I, w)

% 计算暗通道图像
[h, w, ~] = size(I);
pad_len = floor(w/2);
I_pad = padarray(I, [0 pad_len], 'replicate', 'both');
J = zeros(h, w);
for i = 1:h
    for j = 1:w
        patch = I_pad(i:i+2*pad_len, j:j+2*pad_len, :);
        J(i,j) = min(patch(:));
    end
end

% 计算大气光
top_num = floor(w*h*w/100);
J_flat = sort(J(:), 'descend');
atmos_light = mean(J_flat(1:top_num));

% 计算透射率
t = 1 - w * J / atmos_light;
t = medfilt2(t, [w w]);

% 修复图像
J = zeros(h, w, 3);
for i = 1:3
    J(:,:,i) = (I(:,:,i) - atmos_light) ./ max(t, 0.1) + atmos_light;
end
J = uint8(J);

其中 `I` 为输入的图像，`w` 为滑动窗口的大小（一般取 15~20），输出 `J` 为去雾后的图像。

相关问题

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。

暗通道先验算法改进matlab代码

暗通道先验算法是一种在图像去雾方面非常有效的方法，它基于图像中存在的暗通道来估计雾的浓度，并进而实现去雾。在matlab中实现该算法需要先计算出图像的弱光暗通道，然后选取其中浓度最小的区域，并计算出该区域的平均强度。最后，通过计算原始图像与估计出的雾霾图像的比例，来去除雾霾。

对于暗通道先验算法的matlab代码改进，可以从以下几个方面着手：

1. 改进场景判断方法，使得算法能够适应更多的场景，如具有强反射、阴影等情况。

2. 对暗通道的计算方法进行优化，使其能够更加准确地估计出雾霾图像的浓度，并提升去雾效果。

3. 引入先验知识或图像先验，例如深度信息、反射率等，来进一步提升算法的性能。

4. 加速算法的运行速度，使得算法能够适用于实际应用场景。

5. 进行实验验证和数据分析，以验证算法的有效性和优越性，同时分析算法在不同场景和数据上的应用效果。

通过以上改进，可以使暗通道先验算法在去除图像雾霾方面取得更好的效果，同时能够适应更多实际应用场景。