matlab能见度检测代码

以下是一个简单的 Matlab 可见度检测示例代码，它使用了常用的图像处理技术和可见度模型：

% 读取图像
I = imread('test_image.jpg');

% 转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);

% 计算梯度幅值
[Gmag, ~] = imgradient(Igray);

% 计算图像的对比度
sigma = std2(Gmag);
mu = mean2(Gmag);
contrast = (sigma / mu) ^ 2;

% 计算可见度
K = 0.8; % 系数
V = exp(-K * contrast);

% 显示结果
imshow(I);
title(sprintf('可见度: %.2f', V));

该代码将读取名为 `test_image.jpg` 的图像，将其转换为灰度图像，计算其梯度幅值，然后计算其对比度和可见度。最后，它将显示原始图像，并在标题中显示计算出的可见度值。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的算法和模型来进行可见度检测。

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matlab图像处理能见度检测

Matlab图像处理可以用于能见度检测，主要是通过图像处理算法来分析图像中的雾霾程度，然后计算出能见度。以下是一个简单的能见度检测的Matlab代码示例：

% 读入图片
img = imread('test.jpg');

% 转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);

% 均值滤波
filteredImg = imfilter(grayImg, fspecial('average', 3));

% 计算能见度
visibility = mean(mean(filteredImg));

% 显示结果
imshow(img);
title(['Visibility: ', num2str(visibility)]);

这个示例代码中，首先读入一张图片，然后将其转换为灰度图像。接着使用均值滤波对图像进行平滑处理，得到一张去除噪声的图像。最后计算出图像的平均灰度值，作为能见度的指标。可以根据实际需求进行调整和优化。