%% MSR % I=imread('C:\Users\sensen\Desktop\雾霾天气素材\1.jpg'); wu1 = rgb2gray(I); fr=I(:,:,1); fg=I(:,:,2); fb=I(:,:,3); mr=im2double(fr); mg=im2double(fg); mb=im2double(fb); n=141;%定义模板大小。 kid=141； n1=floor((n+1)/2);%确定中心 a1=60; %定义标准差（尺度） kid=60； for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a1*a1))/(pi*a1*a1); %高斯函数。 end end nr1=imfilter(mr,b,'conv','replicate'); ng1=imfilter(mg,b,'conv','replicate'); nb1=imfilter(mb,b,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur1=log(nr1); ug1=log(ng1); ub1=log(nb1); tr1=log(mr+eps);tg1=log(mg+eps);tb1=log(mb+eps); yr1=(tr1-ur1)/3;yg1=(tg1-ug1)/3;yb1=(tb1-ub1)/3; a2=10; %定义标准差（尺度） for i=1:n for j=1:n a(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a2*a2))/(pi*a2*a2); %高斯函数。 end end nr2=imfilter(mr,a,'conv','replicate'); ng2=imfilter(mg,a,'conv','replicate'); nb2=imfilter(mb,a,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur2=log(nr2);ug2=log(ng2);ub2=log(nb2); tr2=log(mr+eps);tg2=log(mg+eps);tb2=log(mb+eps); yr2=(tr2-ur2)/3;yg2=(tg2-ug2)/3;yb2=(tb2-ub2)/3; a3=150; %定义标准差（尺度）kid=150； for i=1:n for j=1:n e(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a3*a3))/(pi*a3*a3); %高斯函数。 end end nr3=imfilter(mr,e,'conv','replicate'); ng3=imfilter(mg,e,'conv','replicate'); nb3=imfilter(mb,e,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur3=log(nr3);ug3=log(ng3);ub3=log(nb3); tr3=log(mr+eps);tg3=log(mg+eps);tb3=log(mb+eps); yr3=(tr3-ur3)/3;yg3=(tg3-ug3)/3;yb3=(tb3-ub3)/3; dr=yr1+yr2+yr3;dg=yg1+yg2+yg3;db=yb1+yb2+yb3; cr=im2uint8(dr); cg=im2uint8(dg); cb=im2uint8(db); z=cat(3,cr,cg,cb); wu2 = rgb2gray(z); figure(2) subplot(2,2,1), imshow(I);title('原图'); subplot(2,2,2), imshow(z);title('MSR去雾后'); subplot(2,2,3), imhist(wu1);title('原图-灰度'); subplot(2,2,4), imhist(wu2);title('SSR去雾后-灰度');

这是 MSR 算法的 MATLAB 实现示例，其中包括了读入图片、转化为灰度图像、高斯滤波、取对数、计算透射率等步骤。值得注意的是，这段代码中使用的 MSR 算法与我之前给出的实现稍有不同，具体实现细节可以自行查阅。

需要注意的是，这段代码只是一个示例，与具体的图片和实际情况可能有所不同，需要根据实际情况进行调整和修改。同时，这段代码中使用的是固定的参数，如果需要更好的效果，可以根据具体情况调整参数。

代码中使用的图片路径需要根据实际情况进行修改，否则会出现错误。

相关问题

%% MSR I=imread('C:\Users\sensen\Desktop\雾霾天气素材\1.jpg'); wu1 = rgb2gray(I); fr=I(:,:,1); fg=I(:,:,2); fb=I(:,:,3); mr=im2double(fr); mg=im2double(fg); mb=im2double(fb); n=141;%定义模板大小。 kid=141； n1=floor((n+1)/2);%确定中心 a1=60; %定义标准差（尺度） kid=60； for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a1*a1))/(pi*a1*a1); %高斯函数。 end end nr1=imfilter(mr,b,'conv','replicate'); ng1=imfilter(mg,b,'conv','replicate'); nb1=imfilter(mb,b,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur1=log(nr1); ug1=log(ng1); ub1=log(nb1); tr1=log(mr+eps);tg1=log(mg+eps);tb1=log(mb+eps); yr1=(tr1-ur1)/3;yg1=(tg1-ug1)/3;yb1=(tb1-ub1)/3; a2=10; %定义标准差（尺度） for i=1:n for j=1:n a(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a2*a2))/(pi*a2*a2); %高斯函数。 end end nr2=imfilter(mr,a,'conv','replicate'); ng2=imfilter(mg,a,'conv','replicate'); nb2=imfilter(mb,a,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur2=log(nr2);ug2=log(ng2);ub2=log(nb2); tr2=log(mr+eps);tg2=log(mg+eps);tb2=log(mb+eps); yr2=(tr2-ur2)/3;yg2=(tg2-ug2)/3;yb2=(tb2-ub2)/3; a3=150; %定义标准差（尺度）kid=150； for i=1:n for j=1:n e(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a3*a3))/(pi*a3*a3); %高斯函数。 end end nr3=imfilter(mr,e,'conv','replicate'); ng3=imfilter(mg,e,'conv','replicate'); nb3=imfilter(mb,e,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur3=log(nr3);ug3=log(ng3);ub3=log(nb3); tr3=log(mr+eps);tg3=log(mg+eps);tb3=log(mb+eps); yr3=(tr3-ur3)/3;yg3=(tg3-ug3)/3;yb3=(tb3-ub3)/3; dr=yr1+yr2+yr3;dg=yg1+yg2+yg3;db=yb1+yb2+yb3; cr=im2uint8(dr); cg=im2uint8(dg); cb=im2uint8(db); z=cat(3,cr,cg,cb); wu2 = rgb2gray(z); figure(2) subplot(2,2,1), imshow(I);title('原图'); subplot(2,2,2), imshow(z);title('MSR去雾后'); subplot(2,2,3), imhist(wu1);title('原图-灰度'); subplot(2,2,4), imhist(wu2);title('SSR去雾后-灰度');

这段代码实现了 MSR (Multi-Scale Retinex) 算法的图像去雾，以下是代码的解释：

1. 读取输入图像，转换为灰度图像。

2. 对 R、G、B 三个通道分别进行 MSR 算法处理，得到三个去雾图像。

3. 将三个去雾图像合并，得到最终的去雾图像。

4. 显示原图、去雾图像以及两者的灰度直方图。

需要注意的是，这段代码中 MSR 算法的具体实现部分使用了高斯滤波器对图像进行平滑处理，并计算图像的对数值，以增强图像的细节。另外，这里的 MSR 算法实现只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。

同时，这段代码中 SSR 去雾后灰度直方图的绘制有误，应该是针对 MSR 去雾后的灰度直方图。可以将第 18 行的 `SSR去雾后` 改为 `MSR去雾后`。

以下是代码的修改建议：

% 读取输入图像，转换为灰度图像
I = imread('C:\Users\sensen\Desktop\雾霾天气素材\1.jpg');
wu1 = rgb2gray(I);

% 分离 R、G、B 三个通道
fr = I(:,:,1);
fg = I(:,:,2);
fb = I(:,:,3);

% 对每个通道分别进行 MSR 算法处理，得到三个去雾图像
mr = im2double(fr);
mg = im2double(fg);
mb = im2double(fb);
n = 141; % 定义模板大小
kid = 141;
n1 = floor((n+1)/2); % 确定中心
a1 = 60; % 定义标准差（尺度）
for i = 1:n
    for j = 1:n
        b(i,j) = exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a1*a1))/(pi*a1*a1); % 高斯函数
    end
end
nr1 = imfilter(mr, b, 'conv', 'replicate');
ng1 = imfilter(mg, b, 'conv', 'replicate');
nb1 = imfilter(mb, b, 'conv', 'replicate'); % 卷积滤波
ur1 = log(nr1);
ug1 = log(ng1);
ub1 = log(nb1);
tr1 = log(mr+eps);
tg1 = log(mg+eps);
tb1 = log(mb+eps);
yr1 = (tr1-ur1)/3;
yg1 = (tg1-ug1)/3;
yb1 = (tb1-ub1)/3;
a2 = 10; % 定义标准差（尺度）
for i = 1:n
    for j = 1:n
        a(i,j) = exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a2*a2))/(pi*a2*a2); % 高斯函数
    end
end
nr2 = imfilter(mr, a, 'conv', 'replicate');
ng2 = imfilter(mg, a, 'conv', 'replicate');
nb2 = imfilter(mb, a, 'conv', 'replicate'); % 卷积滤波
ur2 = log(nr2);
ug2 = log(ng2);
ub2 = log(nb2);
tr2 = log(mr+eps);
tg2 = log(mg+eps);
tb2 = log(mb+eps);
yr2 = (tr2-ur2)/3;
yg2 = (tg2-ug2)/3;
yb2 = (tb2-ub2)/3;
a3 = 150; % 定义标准差（尺度）
kid = 150;
for i = 1:n
    for j = 1:n
        e(i,j) = exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a3*a3))/(pi*a3*a3); % 高斯函数
    end
end
nr3 = imfilter(mr, e, 'conv', 'replicate');
ng3 = imfilter(mg, e, 'conv', 'replicate');
nb3 = imfilter(mb, e, 'conv', 'replicate'); % 卷积滤波
ur3 = log(nr3);
ug3 = log(ng3);
ub3 = log(nb3);
tr3 = log(mr+eps);
tg3 = log(mg+eps);
tb3 = log(mb+eps);
yr3 = (tr3-ur3)/3;
yg3 = (tg3-ug3)/3;
yb3 = (tb3-ub3)/3;
dr = yr1 + yr2 + yr3;
dg = yg1 + yg2 + yg3;
db = yb1 + yb2 + yb3;

% 将三个去雾图像合并
cr = im2uint8(dr);
cg = im2uint8(dg);
cb = im2uint8(db);
z = cat(3, cr, cg, cb);
wu2 = rgb2gray(z);

% 显示原图、去雾图像以及两者的灰度直方图
figure(2)
subplot(2,2,1), imshow(I); title('原图');
subplot(2,2,2), imshow(z); title('MSR去雾后');
subplot(2,2,3), imhist(wu1); title('原图-灰度');
subplot(2,2,4), imhist(wu2); title('MSR去雾后-灰度');

A = xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx'); n=length(A); y = A(:, 2); x1 = A(:, 3); x2 = A(:, 4); c = 9.267 * log(x1 + x2) - 33.92;求F统计量和P值，代码

根据所给的信息，可以使用以下代码计算F统计量和P值：

% 读取数据
A = xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx');
n = length(A);
y = A(:, 2);
x1 = A(:, 3);
x2 = A(:, 4);

% 计算拟合值和残差
b = [ones(n, 1), log(x1+x2)] \ y;
y_hat = [ones(n, 1), log(x1+x2)] * b;
e = y - y_hat;

% 计算回归平方和和残差平方和
SSR = sum((y_hat-mean(y)).^2);
SSE = sum(e.^2);

% 计算F统计量和P值
k = 2; % 模型参数个数
df1 = k; % 回归自由度
df2 = n - k - 1; % 残差自由度
MSR = SSR / df1;
MSE = SSE / df2;
F = MSR / MSE;
p = 1 - fcdf(F, df1, df2);

其中，首先读取数据，并使用最小二乘法拟合回归模型，然后计算回归平方和和残差平方和，进而计算F统计量和P值。最后，将结果保存在变量`F`和`p`中。