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暗通道图像代码

Matlab中的暗通道图像算法是一种用于图像去雾的方法。下面是一个简单的Matlab代码示例，用于实现暗通道图像算法：

function dehazed_image = dark_channel(image, patch_size)
    % 计算暗通道图像
    dark_channel = min(image, [], 3);
    
    % 使用最小值滤波器平滑暗通道图像
    dark_channel_filtered = ordfilt2(dark_channel, 1, ones(patch_size));
    
    % 估计全局大气光值
    [rows, cols] = size(dark_channel);
    num_pixels = rows * cols;
    num_top_pixels = floor(num_pixels * 0.001); % 取前0.1%的像素点
    [~, indices] = sort(dark_channel_filtered(:), 'descend');
    top_indices = indices(1:num_top_pixels);
    top_pixels = image(top_indices);
    atmospheric_light = max(top_pixels);
    
    % 估计透射率
    transmission = 1 - 0.95 * (dark_channel ./ atmospheric_light);
    
    % 修复透射率
    transmission_filtered = medfilt2(transmission, [patch_size patch_size]);
    
    % 恢复原始图像
    epsilon = 0.001;
    dehazed_image = zeros(size(image));
    for i = 1:3
        dehazed_image(:,:,i) = (image(:,:,i) - atmospheric_light) ./ max(transmission_filtered, epsilon) + atmospheric_light;
    end
end

使用该代码，你可以将输入的图像进行去雾处理。其中，`image`是输入的彩色图像，`patch_size`是用于计算暗通道图像和估计透射率的滤波器大小。

注意：该代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行参数调整和优化。

matlab暗通道去雾代码

A：以下是一个基于暗通道先验的matlab去雾算法示例代码：

function dehazed_image = dark_channel_dehaze(hazy_image, omega, t0)
% hazy_image: 待去雾图像
% omega: 全局透射率的权重
% t0: 最小透射率值，防止除以零

% 读入待去雾图像
hazy_image = im2double(hazy_image);

% 用大小为15x15的方框滤波器对三个通道分别进行滤波
image_dark = min(hazy_image, [], 3);
image_dark = imboxfilt(image_dark, 15);

% 计算图像的暗通道
image_dark_channel = imerode(image_dark, strel('disk', 30));

% 计算全局透射率
global_transmission = 1 - omega * image_dark_channel;

% 限制全局透射率的最小值为t0
global_transmission(global_transmission < t0) = t0;

% 估计大气光照 A
A = zeros(1,1,3);
A(:,:,1) = max(max(hazy_image(:,:,1).*global_transmission));
A(:,:,2) = max(max(hazy_image(:,:,2).*global_transmission));
A(:,:,3) = max(max(hazy_image(:,:,3).*global_transmission));

% 计算去雾图像
dehazed_image = (hazy_image - A) ./ global_transmission + A;
end

该函数需要三个输入参数：待去雾图像`hazy_image`、全局透射率的权重`omega`和最小透射率值`t0`。函数返回去雾后的图像`dehazed_image`。其中，全局透射率的计算方式采用了论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》中提出的方法。该算法需要使用大小为15x15的方框滤波器对图像的每个通道分别进行滤波，然后计算图像的暗通道。根据暗通道先验，暗通道值越小，像素点越可能属于大气光照区域。然后，利用全局透射率与暗通道来估计大气光照和全局透射率，最后根据恢复公式来计算去雾图像。