matlab求图像的暗通道
时间: 2023-07-13 21:27:28 浏览: 75
要求图像的暗通道,可以按照以下步骤进行:
1. 读取图像,将RGB图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行最小值滤波,得到暗通道先验图。
3. 对暗通道先验图进行全局最小值操作,得到全局最小值。
4. 对原始RGB图像进行颜色归一化,得到归一化的图像。
5. 通过归一化图像和暗通道先验图计算每个像素的透射率。
6. 对透射率进行中值滤波,得到平滑的透射率图像。
7. 根据平滑的透射率图像和全局最小值计算图像的大气光照。
8. 根据大气光照和图像的透射率,对每个像素进行去雾处理,得到去雾图像。
下面是使用Matlab实现的代码:
```matlab
% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
% 进行最小值滤波,得到暗通道先验图
win_size = 15;
min_img = ordfilt2(gray_img, 1, ones(win_size));
% 进行全局最小值操作,得到全局最小值
global_min = min(min(min_img));
% 进行颜色归一化,得到归一化的图像
norm_img = double(img) ./ repmat(max(max(double(img))), size(img,1), size(img,2));
% 计算每个像素的透射率
A = 0.1;
transmission = 1 - A * (min_img / global_min);
% 进行中值滤波,得到平滑的透射率图像
transmission = medfilt2(transmission, [win_size win_size]);
% 计算大气光照
top_percent = 0.001;
[h, w] = size(gray_img);
num_pixel = h * w;
top_num = round(num_pixel * top_percent);
sorted_gray = sort(gray_img(:), 'descend');
atmos_light = mean(sorted_gray(1:top_num));
% 进行去雾处理,得到去雾图像
t = repmat(transmission, [1 1 3]);
dehaze_img = ((double(img) - atmos_light) ./ max(t, A)) + atmos_light;
dehaze_img = uint8(dehaze_img);
```