基于导向滤波的暗通道去雾算法matlab

基于导向滤波的暗通道去雾算法是一种常用的图像去雾方法，它能够有效地消除图像中的雾霾、提高图像的清晰度和对比度。

该算法的核心理念是，影响图像雾霾的主要因素是图像的深度值和雾的密度。因此，通过计算图像在一些已知区域的最小值，可以得到图像的暗通道信息，根据这个信息就可以估计出图像中的雾的密度。接着，将这些估计值作为导向滤波器的引导图像，对原图像进行滤波，即可去除图像中的雾。

在MATLAB中，实现基于导向滤波的暗通道去雾算法，主要需要进行以下步骤：

1. 读入图像。可通过imread函数读入图像文件，并使用im2double将图像转换成双精度浮点型。

2. 计算暗通道。使用min滤波器计算每个像素在整张图像中的最小值，得到暗通道信息。

3. 估计大气光。利用暗通道信息可以估计出大气光的值，即图像中最亮的区域的像素值。

4. 估计雾的密度。根据大气光的值，通过公式来估计图像中每个像素处的雾的密度。

5. 计算透射率。利用估计出的雾的密度和大气光值，可以计算出每个像素处的透射率。

6. 使用导向滤波器进行滤波。将估计出的透射率作为引导图像，利用MATLAB内置函数进行导向滤波操作。

7. 输出处理后的图像。将滤波后的结果进行输出保存，或直接显示在屏幕上。

总的来说，基于导向滤波的暗通道去雾算法是一种有效的图像处理方法，它能够较为完美地去除图像中的雾霾，并提高图像的清晰度和对比度，具有很高的工程应用价值。

相关问题

暗通道去雾算法matlab

暗通道去雾算法是一种基于先验知识的单幅图像去雾方法，其基本思想是在一张雾化图像中，存在一个称为暗通道的像素通道，该通道中的像素值趋近于零，而其他通道中的像素值则会受到雾的影响变得较大。因此，利用暗通道可以估计出雾的浓度并进行去雾。下面是一个简单的matlab代码实现。

function [J, t] = dehaze(I, w)
% I: 输入待去雾图像
% w: 窗口尺寸
% J: 输出去雾图像
% t: 估计的透射率图

% 步骤1：计算暗通道
dark = min(I, [], 3);

% 步骤2：计算大气光
A = max(dark(:));
[height, width] = size(dark);

% 步骤3：估计透射率
t = 1 - w * imfilter((1 - dark / A), ones(w) / w^2);

% 步骤4：估计场景无雾图像
J = zeros(size(I));
for k = 1:3
    J(:, :, k) = (I(:, :, k) - A) ./ max(t, 0.1) + A;
end

其中，`min(I, [], 3)`表示取I中每个像素点RGB通道的最小值组成新的灰度图像；`max(dark(:))`表示取暗通道中的最大值作为大气光；`imfilter`为matlab中的图像滤波函数，用于计算透射率；最后根据式子进行图像去雾。注意，该算法对于具有颜色变化的雾化图像效果可能不佳，需要结合其他方法进行改进。

双边滤波去雾matlab,基于双边滤波的图像去雾

双边滤波可以用于图像去雾，具体实现步骤如下：

1. 读入待处理的图像，并将其转换为灰度图像。

2. 计算图像的暗通道先验，即在图像中找到每个像素的最小值。可以通过计算每个像素在一定大小的窗口内的最小值来实现。具体来说，对于像素 $(i,j)$，可以计算它在大小为 $w\times w$ 的窗口内的最小值 $m(i,j)$，然后将这些最小值中的最大值作为暗通道先验的估计值。

3. 计算图像的大气光值 $A$。可以通过计算暗通道先验在图像中的 $1\%$ 亮度区域内的最大值来实现。

4. 估计图像的传输率 $t$。传输率是指在光线穿过雾气时被吸收的比例。可以通过以下公式来计算传输率：

$$t(i,j)=1-\omega\cdot\min\left(\frac{I(i,j)}{A}\right)$$

其中，$\omega$ 是一个常数，通常取 $0.95$。

5. 使用双边滤波对传输率图像进行平滑处理。双边滤波可以保留图像的边缘信息，同时能够平滑噪声。

6. 计算去雾后的图像 $J$。可以使用以下公式来计算：

$$J(i,j)=\frac{I(i,j)-A}{\max(t(i,j),t_0)}+A$$

其中，$t_0$ 是一个常数，通常取 $0.1$。

7. 输出去雾后的图像。

以上就是基于双边滤波的图像去雾的具体实现步骤。在Matlab中，可以使用内置函数 `bfilter2` 来实现双边滤波。