图像去雾算法matlab实现

图像去雾是一种比较复杂的图像处理技术，其目的是通过算法去除图像中的雾气，使得图像更加清晰、自然。以下是一种基于暗通道先验的图像去雾算法的MATLAB实现：

function [J] = defog(I, w, t0, A)
% I：输入图像
% w：滤波窗口大小
% t0：最小透射率阈值
% A：大气光估计值

if size(I, 3) == 3
    I = rgb2gray(I);
end

I = double(I) / 255;

dark_channel = minfilt2(I, w, 'symmetric');
atmosphere = max(max(dark_channel));
transmission = 1 - t0 * dark_channel / atmosphere;

transmission = min(max(transmission, 0), 1);

J = (I - A) ./ transmission + A;
J = min(max(J, 0), 1);
J = uint8(J * 255);
end

其中，函数的输入参数包括：

- I：待处理的输入图像
- w：滤波窗口大小，一般为3x3或5x5
- t0：最小透射率阈值，一般设定为0.1
- A：大气光估计值，可以通过图像中最亮的像素点来估计

函数的输出参数为处理后的图像J。

该算法的主要思想是基于图像的暗通道先验，通过估计图像的透射率和大气光来去除图像中的雾气。算法流程如下：

1. 对输入图像进行灰度化处理。
2. 计算图像的暗通道，即在滤波窗口内，每个像素点的最小值。
3. 根据暗通道和大气光估计值，计算图像的透射率。
4. 根据透射率和大气光估计值，去除图像中的雾气。
5. 对去雾后的图像进行像素值范围的调整，输出处理后的图像。

需要注意的是，该算法的去雾效果取决于大气光估计值的准确性，因此在实际应用中需要根据具体场景来选择适当的估计方法。