夜间图像去雾对暗通道先验的优化 matlab 代码

对暗通道先验的优化可以包括以下几个方面：

1. 调整暗通道先验的参数，如补丁大小和百分比阈值等，以获得更好的结果。
2. 使用多尺度暗通道先验，以应对不同尺度的图像细节。
3. 在计算暗通道时，排除天空区域和其他可能的光源区域，以避免影响环境光的估计。
4. 结合其他先验信息，如颜色先验和纹理先验，以进一步提高去雾质量。

下面是一个对暗通道先验进行了一定优化的示例代码：

% 读取原始图像
img = imread('input.jpg');

% 计算多尺度暗通道图像
min_patch_size = 3; % 最小补丁大小
max_patch_size = 15; % 最大补丁大小
num_scales = 3; % 尺度数
dark_channel = min(img, [], 3);
for scale = 1:num_scales
    patch_size = round(linspace(min_patch_size, max_patch_size, num_scales));
    curr_dark_channel = ordfilt2(dark_channel, 1, ones(patch_size(scale)));
    dark_channel = min(dark_channel, curr_dark_channel);
end

% 排除可能的光源区域和天空区域
sky_threshold = 0.7; % 天空区域阈值
light_threshold = 0.8; % 光源区域阈值
height = size(img, 1);
width = size(img, 2);
sky_mask = repmat(linspace(1, 0, height)', [1, width]); % 从上到下线性渐变
light_mask = repmat(linspace(0, 1, width), [height, 1]); % 从左到右线性渐变
dark_channel(sky_mask >= sky_threshold) = 0;
dark_channel(light_mask >= light_threshold) = 0;

% 估计环境光
top_percent = 0.1; % 选择像素值最大的10%区域
num_pixels = numel(dark_channel);
num_top_pixels = round(top_percent * num_pixels);
[~, indices] = sort(dark_channel(:), 'descend');
top_indices = indices(1:num_top_pixels);
[rows, cols] = ind2sub(size(dark_channel), top_indices);
env_map = max(img(repmat(dark_channel >= mean2(dark_channel(rows, cols)), [1, 1, size(img, 3)])));

% 估计雾的密度
beta = 1.0; % 控制雾的强度
atmosphere = reshape(env_map, [1, 1, size(img, 3)]);
transmission = 1 - beta * min(img ./ repmat(atmosphere, [size(img, 1), size(img, 2), 1]), [], 3);

% 对原始图像进行去雾处理
t0 = 0.1; % 最小透明度
result = zeros(size(img));
for i = 1:size(img, 3)
    result(:, :, i) = (img(:, :, i) - atmosphere(i)) ./ max(transmission, t0) + atmosphere(i);
end

% 显示结果
imshow(result);

这段代码对暗通道先验进行了多尺度计算，并且排除了可能的光源区域和天空区域。你可以根据实际情况进行调整和优化。