matlab暗通道代码

暗通道先验是一种用于图像去雾的算法，其基本思想是在天空区域中存在着一些像素值非常低的像素点，这些像素点的值可以近似看作是图像中的雾浓度，通过利用这些像素点的信息，可以对整幅图像进行去雾处理。

以下是基于暗通道先验的 MATLAB 代码：

function J = dark_channel(I, w)
%输入：I为输入图像，w为窗口大小
%输出：J为暗通道图像
[m, n, ~] = size(I);
J = zeros(m, n);
padded = padarray(I, [w, w], Inf);
for i = 1:m
    for j = 1:n
        J(i, j) = min(min(padded(i:i+2*w, j:j+2*w, :), [], 1), [], 2);
    end
end
end

function t = estimate_transmission(I, A, w, omega)
%输入：I为输入图像，A为大气光照，w为窗口大小，omega为加权系数
%输出：t为透射率图像
gray = rgb2gray(I);
J = dark_channel(I, w);
t = 1 - omega * J ./ A; %计算透射率
t(t<0.1) = 0.1; %对小于0.1的值进行截断
end

function J = dehaze(I, t, A, t0, w)
%输入：I为输入图像，t为透射率图像，A为大气光照，t0为阈值，w为窗口大小
%输出：J为去雾图像
[m, n, ~] = size(I);
t(t>t0) = t0; %对大于阈值的透射率进行截断
J = zeros(m, n, 3);
padded = padarray(I, [w, w], 'replicate');
for i = 1:m
    for j = 1:n
        patch = padded(i:i+2*w, j:j+2*w, :);
        t_patch = t(i, j);
        A_patch = A(i, j);
        J(i, j, :) = (patch - A_patch) ./ max(t_patch, 0.1) + A_patch;
    end
end
J(J<0) = 0; %对小于0的值进行截断
J(J>1) = 1; %对大于1的值进行截断
end

%以下为测试代码
I = im2double(imread('input.jpg'));
w = 15; %窗口大小
omega = 0.95; %加权系数
t0 = 0.1; %阈值
A = estimate_A(I);
t = estimate_transmission(I, A, w, omega);
J = dehaze(I, t, A, t0, w);
figure, imshow(I), title('Input');
figure, imshow(J), title('Dehazed');

注意：此代码仅为基本实现，具体的参数和细节需要根据实际情况进行调整。