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。