基于暗通道先验单幅图像去雾Matlab算法的实现
时间: 2023-10-22 11:09:36 浏览: 42
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
基于暗通道先验单幅图像去雾算法的实现
基于暗通道先验的单幅图像去雾算法是一种比较常见的去雾方法,下面是该算法的实现步骤:
1. 原始图像预处理:对原始图像进行预处理,包括伽马校正、归一化、调整图像大小等操作。
2. 暗通道估计:对预处理后的图像进行暗通道估计,得到该图像的暗通道图像。暗通道图像是指在该图像中,亮度最小的像素的值。
3. 大气光估计:根据暗通道图像,估计出该图像的大气光照强度。这里可以通过选择暗通道图像中亮度最高的像素作为大气光估计值。
4. 雾密度估计:利用大气光照强度,估计出该图像的雾密度。
5. 图像恢复:根据大气光照强度、雾密度以及原始图像,恢复出该图像的无雾图像。
6. 后处理:对恢复出的无雾图像进行后处理,包括去除噪声、增强对比度等操作。
以上就是基于暗通道先验的单幅图像去雾算法的实现步骤。需要注意的是,该算法对于一些场景下的复杂情况,可能会出现一些问题,需要结合实际情况进行调整和改进。
基于暗通道先验单幅图像去雾系统
这是一个图像处理领域的问题,主要解决的是在有雾的情况下,恢复出原本清晰的图像。其中暗通道先验是一种常用的去雾方法,它利用图像中的暗通道信息来估计场景的散射系数,从而完成去雾处理。这种方法的优点是简单易行,适用于各种类型的图像。同时,也存在着一些缺陷,比如在处理一些具有高对比度的图像时会出现失真等问题。