暗通道去雾算法matlab

暗通道去雾算法是一种基于先验知识的单幅图像去雾方法，其基本思想是在一张雾化图像中，存在一个称为暗通道的像素通道，该通道中的像素值趋近于零，而其他通道中的像素值则会受到雾的影响变得较大。因此，利用暗通道可以估计出雾的浓度并进行去雾。下面是一个简单的matlab代码实现。

function [J, t] = dehaze(I, w)
% I: 输入待去雾图像
% w: 窗口尺寸
% J: 输出去雾图像
% t: 估计的透射率图

% 步骤1：计算暗通道
dark = min(I, [], 3);

% 步骤2：计算大气光
A = max(dark(:));
[height, width] = size(dark);

% 步骤3：估计透射率
t = 1 - w * imfilter((1 - dark / A), ones(w) / w^2);

% 步骤4：估计场景无雾图像
J = zeros(size(I));
for k = 1:3
    J(:, :, k) = (I(:, :, k) - A) ./ max(t, 0.1) + A;
end

其中，`min(I, [], 3)`表示取I中每个像素点RGB通道的最小值组成新的灰度图像；`max(dark(:))`表示取暗通道中的最大值作为大气光；`imfilter`为matlab中的图像滤波函数，用于计算透射率；最后根据式子进行图像去雾。注意，该算法对于具有颜色变化的雾化图像效果可能不佳，需要结合其他方法进行改进。

相关问题

基于导向滤波的暗通道去雾算法matlab

基于导向滤波的暗通道去雾算法是一种常用的图像去雾方法，它能够有效地消除图像中的雾霾、提高图像的清晰度和对比度。

该算法的核心理念是，影响图像雾霾的主要因素是图像的深度值和雾的密度。因此，通过计算图像在一些已知区域的最小值，可以得到图像的暗通道信息，根据这个信息就可以估计出图像中的雾的密度。接着，将这些估计值作为导向滤波器的引导图像，对原图像进行滤波，即可去除图像中的雾。

在MATLAB中，实现基于导向滤波的暗通道去雾算法，主要需要进行以下步骤：

1. 读入图像。可通过imread函数读入图像文件，并使用im2double将图像转换成双精度浮点型。

2. 计算暗通道。使用min滤波器计算每个像素在整张图像中的最小值，得到暗通道信息。

3. 估计大气光。利用暗通道信息可以估计出大气光的值，即图像中最亮的区域的像素值。

4. 估计雾的密度。根据大气光的值，通过公式来估计图像中每个像素处的雾的密度。

5. 计算透射率。利用估计出的雾的密度和大气光值，可以计算出每个像素处的透射率。

6. 使用导向滤波器进行滤波。将估计出的透射率作为引导图像，利用MATLAB内置函数进行导向滤波操作。

7. 输出处理后的图像。将滤波后的结果进行输出保存，或直接显示在屏幕上。

总的来说，基于导向滤波的暗通道去雾算法是一种有效的图像处理方法，它能够较为完美地去除图像中的雾霾，并提高图像的清晰度和对比度，具有很高的工程应用价值。

matlab暗通道去雾算法

以下是matlab实现的暗通道去雾算法的代码和步骤：

1.读取待处理的有雾图像

I = imread('hazy_image.jpg');

2.计算暗通道图像

patch_size = 15; % 定义块大小
dark_channel = min(I, [], 3); % 计算RGB三个道的最小值
dark_channel = ordfilt2(dark_channel, 1, ones(patch_size)); % 对最小值图像进行滤波

3.计算大气光值

top_percent = 0.001; % 定义前0.1%的亮度值为大气光值
[h, w] = size(dark_channel);
num_pixel = h * w;
num_top_pixel = round(num_pixel * top_percent);
dark_channel_vector = reshape(dark_channel, num_pixel, 1);
[~, indices] = sort(dark_channel_vector, 'descend');
top_indices = indices(1:num_top_pixel);
atmospheric_light = zeros(1, 3);
for i = 1:3
    channel = I(:, :, i);
    atmospheric_light(i) = max(channel(top_indices));
end

4.计算透射率

omega = 0.95; % 定义透射率的权重
transmission = 1 - omega * (min(I ./ atmospheric_light, [], 3));

5.恢复无雾图像

t0 = 0.1; % 定义透射率的最小值
J = zeros(size(I));
for i = 1:3
    channel = double(I(:, :, i)) ./ 255;
    t = max(transmission, t0);
    J(:, :, i) = (channel - atmospheric_light(i)) ./ t + atmospheric_light(i);
end
J(J > 1) = 1; % 防止像素值超过1
J(J < 0) = 0; % 防止像素值小于0
J = uint8(J * 255); % 将像素值转换为0-255的整数