图像去雾算法matlab实现
时间: 2023-11-02 19:14:45 浏览: 42
以下是一种基于暗通道先验的图像去雾算法的MATLAB实现:
```matlab
function J = dehaze(I, t0, w)
% I:输入图像
% t0:暗通道先验阈值
% w:大气光强度权重参数
% 转换为double类型
I = im2double(I);
% 计算暗通道图像
J_dark = dark_channel(I, 15);
% 估计大气光强度
A = estimate_airlight(I, J_dark, w);
% 计算透射率
t = transmission(I, A, t0);
% 对图像进行修复
J = recover(I, A, t);
% 显示结果
imshow([I, J], 'border', 'tight');
end
function J_dark = dark_channel(I, w_size)
% 计算暗通道图像
% 计算最小值滤波
J_dark = ordfilt2(I(:,:,1), 1, ones(w_size, w_size));
for i = 2:size(I,3)
J_dark = min(J_dark, ordfilt2(I(:,:,i), 1, ones(w_size, w_size)));
end
end
function A = estimate_airlight(I, J_dark, w)
% 估计大气光强度
% 将暗通道图像按照像素值大小排序
J_dark_vec = reshape(J_dark, [], 1);
J_dark_sorted = sort(J_dark_vec, 'descend');
% 选择暗通道像素值最大的前0.1%作为大气光强度估计
n_pixels = numel(J_dark_vec);
n_top = round(n_pixels * 0.001);
top_val = mean(J_dark_sorted(1:n_top));
% 根据权重参数调整估计值
A = w * top_val + (1 - w) * mean(I(:));
end
function t = transmission(I, A, t0)
% 计算透射率
% 计算归一化的透射率
t = 1 - t0 * dark_channel(I ./ A, 15);
% 截断透射率
t = max(t, 0.1);
end
function J = recover(I, A, t)
% 对图像进行修复
% 估计场景中反射分量的平均亮度
J_mean = mean(I(t > 0.1));
% 根据透射率和大气光强度进行修复
J = (I - A) ./ max(t, 0.1) + A - (J_mean - A) * (1 - t);
end
```
该算法的输入为一张雾化图像,需要指定暗通道先验阈值`t0`和大气光强度权重参数`w`,输出为去雾后的图像。算法包含以下步骤:
1. 计算暗通道图像。
2. 估计大气光强度。
3. 计算透射率。
4. 对图像进行修复。
其中,暗通道图像是指在一张图像中,每个局部区域内最暗的像素值组成的图像。暗通道先验假设在没有雾的情况下,暗通道图像的值应该非常小,因此可以用来估计大气光强度。透射率则是指光线在穿过雾时被吸收的程度,透射率越低,雾就越浓。修复的过程则是根据透射率和大气光强度对图像进行反向操作,从而去除雾霾的影响。