图像去雾算法matlab实现

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。