用matlab实现基于暗通道先验的图像去雾算法改进的详细讲解及matlab代码

基于暗通道先验的图像去雾算法是一种常用的图像去雾方法，它利用了自然场景中天空区域的暗通道特性，通过估计全局大气光来实现对图像的去雾。本文将详细介绍该算法的原理及其matlab实现，希望能对读者有所帮助。

1.算法原理

1.1 暗通道先验

暗通道是指图像中所有非天空区域中最小值最小的那个通道，它通常呈现出较暗的颜色，因此被称为“暗通道”。自然场景中，由于大气光的存在，图像中的物体都会受到一定程度的遮挡和散射，导致其暗通道中的像素值较小。因此，通过估计图像暗通道可以得到全局大气光。

1.2 去雾模型

在大气散射模型中，摄影图像I(x)可以表示为：

I(x) = J(x)t(x) + A(1 - t(x))

其中，J(x)表示场景的亮度，t(x)表示传播因子，A表示全局大气光。传播因子t(x)是一个介于[0,1]之间的值，表示光线在传播过程中受到的衰减程度，其值越小表示光线衰减越严重，因此对应的场景物体越远。根据公式，我们可以得到：

log(I(x)) = log(J(x)) + log(t(x)) + log(A(1 - t(x)))

此时，我们可以通过估计暗通道D(x)，来得到全局大气光A：

A = max(J(x)), x∈D

最后，我们可以得到去雾图像J(x)：

J(x) = (I(x) - A) / t(x) + A

1.3 算法流程

基于暗通道先验的图像去雾算法的流程如下：

1. 对原始图像进行预处理，包括图像增强和噪声滤波等操作。

2. 估计原始图像的暗通道D(x)。

3. 估计全局大气光A。

4. 估计传播因子t(x)。

5. 计算去雾图像J(x)。

6. 输出去雾结果。

2.算法实现

在matlab中实现基于暗通道先验的图像去雾算法，可以按照以下步骤：

Step1：读入图像

读入待处理的图像：

I = imread('input.jpg');

Step2：预处理

对图像进行预处理，包括图像增强和噪声滤波等操作：

I = im2double(I); % 将图像转换为双精度浮点数
I_dark = min(I,[],3); % 求出暗通道
I_dark = ordfilt2(I_dark,1,ones(3,3)); % 进行滤波操作
I_max = max(I,[],3); % 求出图像的最大值
I_max = ordfilt2(I_max,9,ones(15,15)); % 进行滤波操作
t = 1 - 0.95 * (I_dark ./ I_max); % 估计传播因子

Step3：估计全局大气光

根据公式，估计全局大气光：

A = max(max(max(I))); % 暴力求解

Step4：计算去雾图像

根据公式，计算去雾图像：

J = zeros(size(I));
for i = 1:3
J(:,:,i) = (I(:,:,i) - A) ./ max(t,0.1) + A;
end

Step5：输出去雾结果

输出去雾结果：

imwrite(J,'output.jpg');

3.完整代码

下面是完整的matlab代码：