matlab提取图像暗通道
时间: 2023-08-23 09:10:40 浏览: 47
暗通道是指在一幅图像中,任何一个局部区域的最小值,通常用于估计图像中的大气光照强度。下面是利用 Matlab 提取图像暗通道的简单示例代码:
```matlab
I = imread('input.jpg'); % 读取输入图像
patch_size = 15; % 定义块的大小
dark_channel = min(I, [], 3); % 计算图像的暗通道
% 对暗通道进行滤波
dark_channel_filtered = ordfilt2(dark_channel, 1, true(patch_size));
% 估计全局大气光照强度
atmosphere = max(max(dark_channel_filtered));
% 进行图像增强
J = double(I) ./ atmosphere;
J = J ./ max(max(max(J)));
J = im2uint8(J);
% 显示输出图像
imshow(J);
```
在这段代码中,我们首先读取输入图像。然后,我们定义了一个块大小(`patch_size`),用于计算图像的暗通道。接着,我们使用 Matlab 中的 `min` 函数计算图像的暗通道。为了估计全局大气光照强度,我们对暗通道进行了滤波,并找到了滤波结果中的最大值。最后,我们将图像进行增强,并将其显示出来。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,并且可能需要根据实际应用进行修改和优化。
相关问题
matlab求图像的暗通道
要求图像的暗通道,可以按照以下步骤进行:
1. 读取图像,将RGB图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行最小值滤波,得到暗通道先验图。
3. 对暗通道先验图进行全局最小值操作,得到全局最小值。
4. 对原始RGB图像进行颜色归一化,得到归一化的图像。
5. 通过归一化图像和暗通道先验图计算每个像素的透射率。
6. 对透射率进行中值滤波,得到平滑的透射率图像。
7. 根据平滑的透射率图像和全局最小值计算图像的大气光照。
8. 根据大气光照和图像的透射率,对每个像素进行去雾处理,得到去雾图像。
下面是使用Matlab实现的代码:
```matlab
% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
% 进行最小值滤波,得到暗通道先验图
win_size = 15;
min_img = ordfilt2(gray_img, 1, ones(win_size));
% 进行全局最小值操作,得到全局最小值
global_min = min(min(min_img));
% 进行颜色归一化,得到归一化的图像
norm_img = double(img) ./ repmat(max(max(double(img))), size(img,1), size(img,2));
% 计算每个像素的透射率
A = 0.1;
transmission = 1 - A * (min_img / global_min);
% 进行中值滤波,得到平滑的透射率图像
transmission = medfilt2(transmission, [win_size win_size]);
% 计算大气光照
top_percent = 0.001;
[h, w] = size(gray_img);
num_pixel = h * w;
top_num = round(num_pixel * top_percent);
sorted_gray = sort(gray_img(:), 'descend');
atmos_light = mean(sorted_gray(1:top_num));
% 进行去雾处理,得到去雾图像
t = repmat(transmission, [1 1 3]);
dehaze_img = ((double(img) - atmos_light) ./ max(t, A)) + atmos_light;
dehaze_img = uint8(dehaze_img);
```
matlab实现暗通道图像去雾
暗通道先验是图像去雾中的一种重要的先验知识。通过该先验,可以很好地恢复出雾天下的场景图像。Matlab可以很方便地实现暗通道图像去雾,具体步骤如下:
1. 读取有雾图像并将其转化为灰度图像。
2. 估计图像中每个像素的大气光照值,一般采用图像的前1%的亮度值作为该值。
3. 计算每个像素在所有通道中的最小值,即为暗通道图像。
4. 根据暗通道图像和大气光照值来估计场景中每个像素的透射率。
5. 利用透射率和大气光照值来恢复无雾图像。
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