基于暗通道先验单幅图像去雾Matlab算法的实现

基于暗通道先验的单幅图像去雾算法的实现步骤如下：

1. 读入待去雾的图像，并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行暗通道估计，得到暗通道图像。
3. 估计图像中的大气光A，可以选择暗通道图像中的一些亮点进行估计。
4. 估计图像中的透射率t，使用公式t = 1 - w*min(I_r/I_A, I_g/I_A, I_b/I_A)，其中w为一个权重因子，一般取0.95，I_r, I_g, I_b分别为图像的红、绿、蓝三个通道，I_A为估计得到的大气光。
5. 对透射率进行调整，防止过度去雾，使用公式t' = max(t, t0)，其中t0为一个阈值，一般取0.1。
6. 对图像进行去雾，使用公式I_f = (I - I_A)/t' + I_A，其中I为原始图像，I_f为去雾后的图像。
7. 对去雾后的图像进行增强，可以使用直方图均衡化等方法。

以上是基于暗通道先验的单幅图像去雾算法的实现步骤，具体实现可以使用MATLAB编写程序。

相关问题

r语言基于暗通道先验的去雾算法做法和代码

### R语言实现暗通道先验去雾算法

为了实现在R语言中的暗通道先验去雾算法，可以借鉴MATLAB版本的思路并转换成相应的R代码。下面展示了一个完整的流程来完成这一过程。

#### 计算暗通道
首先定义函数用于计算给定RGB图像各像素位置处最小值作为其对应的暗通道强度：

compute_dark_channel <- function(image, w = 15){
    dark_image <- apply(image, c(1,2), min)
    return(dark_image)
}

此部分对应于原始文献中描述的第一步操作[^2]。

#### 大气光估计
接着估算全局大气光照A，通常选取最亮区域内的平均颜色向量表示：

estimate_atmospheric_light <- function(image, dark_image){
    n_top_pixels <- round(prod(dim(image)[1:2]) * 0.001)
    
    brightest_indices <- order(as.vector(dark_image), decreasing=TRUE)[1:n_top_pixels]
    atmospheric_light <- colMeans(t(matrix(c(image[brightest_indices]), nrow=length(brightest_indices))))
  
    return(atmospheric_light)
}

这部分逻辑来源于对输入图片顶部亮度最高的一些点取均值得到的结果。

#### 透射率图构建
根据公式\( t(x)=1-k\cdot \frac{J^{dark}(x)}{A} \)，其中k是一个经验值常数（一般设为0.95），这里我们同样遵循上述原则创建相应功能模块：

calculate_transmission_map <- function(dark_image, A, omega = 0.95){
    transmission_map <- pmax((1 - omega*(dark_image/A)), 0.1)
    return(transmission_map)
}

注意这里的`pmax()`是为了防止除零错误而设置的一个下限阈值。

#### 图像复原阶段
最后一步则是按照公式 \( J=\left(\frac{(I-A)}{\text {transmission}}+A\right) \) 来重建清晰版影像数据矩阵：

recover_clean_image <- function(original_image, A, transmission_map){
    clean_image <- array(NA,dim=dim(original_image))
    for(i in seq_len(ncol(original_image))){
        clean_image[,,i]<-(original_image[,,i]-A[i])/transmission_map+A[i]
    }
    return(clean_image)
}

以上就是整个基于暗通道先验理论框架下的单幅彩色照片去除雾霾影响的核心运算环节。

#### 完整示例程序
下面是将所有组件组合起来形成一个完整的工作流实例：

library(jpeg)

# 加载含雾图像文件
input_file_path <- "path_to_your_foggy_image.jpg"
foggy_image <- readJPEG(input_file_path)

# 调用前面定义好的各个子函数依次执行下去...
dark_channel <- compute_dark_channel(foggy_image)
atm_light <- estimate_atmospheric_light(foggy_image, dark_channel)
transmission <- calculate_transmission_map(dark_channel, atm_light)
dehazed_image <- recover_clean_image(foggy_image, atm_light, transmission)

# 显示结果对比
par(mfrow=c(1,2))
plot_rgb(foggy_image,title="Original Foggy Image")
plot_rgb(dehazed_image,title="Recovered Clear Image")

# 辅助绘图工具：显示RGB色彩空间内三维散点分布情况
plot_rgb<-function(img,title=""){
 plot(1,nrow(img),type='n',axes=F,xlab="",ylab="")
 rasterImage(img,1,1,nrow(img),ncol(img))
 box()
 mtext(title,line=-1,cex=.8)
}

请注意，这段脚本假设读者已经安装好了必要的包如jpeg以便能够加载外部图形资源，并且路径变量需替换成本地实际存在的测试样本地址。