基于MATLAB的图像去雾retinex程序

这里提供一个基于MATLAB的图像去雾retinex程序的思路和代码实现。

1.思路

图像去雾的主要思路是将原始图像分解成雾图和场景图两个部分。雾图是由雾气产生的噪点，场景图是原始图像中的物体和背景。因此，我们可以通过对雾图进行处理，去除雾气产生的噪点，从而达到去雾的效果。

在retinex算法中，我们可以将雾图看作是由全球光照和局部反射两部分组成。全球光照表示天空中的光线对图像的影响，它是一个常数；局部反射表示物体与光线的交互作用，它是变化的。因此，我们可以通过对全球光照进行估计，去除局部反射，从而得到雾图。

2.代码实现

以下是一个基于retinex算法的图像去雾程序的MATLAB代码实现：

function img_out = retinex_dehaze(img_in)
% 图像去雾retinex程序
% img_in：输入图像
% img_out：输出图像

% 1、将图像转换为浮点型
img_in = double(img_in);

% 2、计算全球光照
L = log(1 + mean(img_in(:))) / log(10);

% 3、计算局部反射
R = log(1 + img_in) - L;

% 4、去除雾气产生的噪点
R(R < 0) = 0;

% 5、计算输出图像
img_out = exp(L + R) - 1;

% 6、将图像转换为8位无符号整型
img_out = uint8(img_out);
end

以上就是一个基于retinex算法的图像去雾程序的MATLAB代码实现，代码比较简单，主要是计算全球光照和局部反射，从而得到去除雾气的图像。需要注意的是，此程序只适用于去除轻度雾气的情况，对于较重的雾气效果不佳。