图像去雾算法matlab实现

时间: 2023-05-25 14:03:44 浏览: 155
图像去雾算法有很多种,比较典型的有暗通道先验算法、基于物理模型的方法和深度学习方法等。以下是其中一种暗通道先验算法的matlab代码实现: 1. 算法理论 暗通道先验算法是通过图像中的暗通道来估计雾的密度,进而去除雾的影响。具体步骤如下: (1) 对于一张雾化的图像I,计算它的暗通道J; (2) 估计雾的密度A,一般会使用初始值或手动设定; (3) 根据公式T(x)=1- A*min{J(x)/A}计算出图像的透射率T(x); (4) 根据公式I(x)=(I(x)-A)/(max{T(x),t0})+A,其中t0是一个阈值,通常取0.1来避免从零除; (5) 输出去雾后的图像I。 2. matlab代码实现 以下是针对单通道灰度图像的暗通道先验算法matlab代码实现: function [out] = dehaze(I,A,t0) % I: 输入图像 % A: 雾的密度 % t0: 透射率的阈值 % out: 输出去雾后的图像 [height,width] = size(I); % Step 1: 计算暗通道 radius = 15; Jmin = ordfilt2(I,1,ones(radius,radius),'symmetric'); % Step 2: 计算透射率 T = 1 - A * (I./Jmin); T(T<t0) = t0; % Step 3: 去除雾霾 out = (I - A) ./ T + A; out(out>1) = 1; out(out<0) = 0; end 以上代码实现了一个简单的暗通道先验算法。可以看到,实现起来相对简单,但是需要手动输入雾的密度A和透射率的阈值t0。在实际应用中,这两个参数需要根据具体情况设置。

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