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。

暗通道先验去雾算法matlab代码

以下是一个简单的基于 MATLAB 的暗通道先验去雾算法的实现代码：

% 读取原始图像
img = imread('foggy_image.jpg');
figure, imshow(img), title('Original Image');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算暗通道值
patch_size = 15;
dark_channel = calc_dark_channel(gray_img, patch_size);

% 估算全局大气光值
atmospheric_light = estimate_atmospheric_light(img, dark_channel);

% 估算场景透射率
transmission = estimate_transmission(gray_img, atmospheric_light, dark_channel);

% 去雾处理
dehazed_img = dehaze(img, transmission, atmospheric_light);

figure, imshow(dehazed_img), title('Dehazed Image');

% 计算暗通道值
function dark_channel = calc_dark_channel(img, patch_size)
    % 对图像进行补边，以避免邻域边界问题
    img = padarray(img, [patch_size, patch_size], 'symmetric');
    % 计算每个像素的暗通道值
    dark_channel = min(im2col(img, [patch_size, patch_size], 'sliding'), [], 1);
    % 将结果重塑为原始图像大小
    dark_channel = reshape(dark_channel, size(img) - [patch_size, patch_size] + 1);
end

% 估算全局大气光值
function atmospheric_light = estimate_atmospheric_light(img, dark_channel)
    [rows, cols] = size(dark_channel);
    num_pixels = rows * cols;
    num_samples = floor(num_pixels * 0.001);
    [~, indices] = sort(dark_channel(:), 'descend');
    top_indices = indices(1:num_samples);
    atmospheric_light = max(max(img(top_indices)));
end

% 估算场景透射率
function transmission = estimate_transmission(gray_img, atmospheric_light, dark_channel)
    % 估算场景透射率
    transmission = 1 - 0.95 * (dark_channel ./ atmospheric_light);
    % 使用全局大气光值对结果进行归一化
    transmission = transmission ./ max(transmission(:));
    % 避免出现除零错误
    transmission(transmission < 0.1) = 0.1;
end

% 去雾处理
function dehazed_img = dehaze(img, transmission, atmospheric_light)
    % 转换为浮点数类型
    img = im2double(img);
    % 对每个通道进行去雾处理
    for i = 1:3
        channel = img(:, :, i);
        channel_transmission = repmat(transmission, [1, 1, 3]);
        channel_atmospheric_light = repmat(atmospheric_light, [size(img, 1), size(img, 2), 1]);
        dehazed_channel = (channel - channel_atmospheric_light) ./ channel_transmission + channel_atmospheric_light;
        % 将像素值限制在 0 到 1 之间
        dehazed_channel(dehazed_channel < 0) = 0;
        dehazed_channel(dehazed_channel > 1) = 1;
        dehazed_img(:, :, i) = dehazed_channel;
    end
end

这段代码实现了暗通道先验去雾算法的基本步骤，可以对输入图像进行去雾处理。需要注意的是，该代码仅供参考，实际应用中可能需要进行更多的调整和优化。