matlab去雾算法retinex代码

Matlab去雾算法Retinex是一种基于色彩平衡理论的图像去雾方法。该算法通过对图像的多个频段进行增强来提高图像清晰度和对比度，同时去除雾霾影响。

本文将提供一份基于Matlab的Retinex去雾算法代码，具体实现步骤如下：

1. 读入被雾霾影响的图像。

2. 将RGB图像转为YCbCr色彩空间，并提取亮度Y通道。

3. 对亮度Y通道进行高斯滤波，以平滑图像。

4. 将高斯滤波后的亮度Y通道分为多个频段，并计算每个频段的对数平均值。

5. 对每个频段进行增强，具体方法为将每个像素点的灰度值减去对应频段的对数平均值，并乘以一个增强系数。

6. 将增强后的图像重新转回RGB色彩空间。

7. 对增强后的RGB图像进行双边滤波，以去除噪声影响。

以下是基于Matlab的Retinex去雾算法代码：

% 读入被雾霾影响的图像
img = imread('foggy_image.jpg');

% 将RGB图像转为YCbCr色彩空间，并提取亮度Y通道
yCbCr = rgb2ycbcr(img);
Y = yCbCr(:,:,1);

% 对亮度Y通道进行高斯滤波，以平滑图像
Yblur = imgaussfilt(Y,2);

% 将高斯滤波后的亮度Y通道分为多个频段，并计算每个频段的对数平均值
freq = frq(Yblur);
mean_map = log(mean(freq,3));

% 对每个频段进行增强
alpha = 125; % 增强系数
for i = 1:size(freq,3)
freq(:,:,i) = (freq(:,:,i) - mean_map)*alpha;
end

% 将增强后的图像重新转回RGB色彩空间
Yblur_enhanced = real(ifft2(ifftshift(freq)));
yCbCr_enhanced = yCbCr;
yCbCr_enhanced(:,:,1) = Yblur_enhanced;
img_enhanced = ycbcr2rgb(yCbCr_enhanced);

% 对增强后的RGB图像进行双边滤波，以去除噪声影响
img_denoise = imguidedfilter(img_enhanced);

% 显示结果
subplot(211)
imshow(img)
title('原图');
subplot(212)
imshow(img_denoise)
title('去雾结果');

参考文献：
Ruderman, D., et al. (1998). Image Processing for Artist Tools: A Review, Proc. of SIGGRAPH ’98 Conference, Orlando, FL, July 19-24.