matlab 图像去雾算法,基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现附matlab实现源代码...

图像去雾算法是一种常见的图像处理方法，它可以去除图像中的雾霾，使图像变得更加清晰。本文将介绍基于matlab的图像去雾算法的详细讲解与实现，并附上matlab实现源代码。

1. 去雾算法原理

图像去雾算法的原理是通过对图像的颜色进行分析和处理，去除雾霾对图像颜色的影响，使得图像变得更加清晰。常见的图像去雾算法有暗通道先验法、快速暗通道优化法等。

2. 基于matlab的图像去雾算法实现

本文将介绍一种基于暗通道先验法的图像去雾算法的matlab实现。具体步骤如下：

Step 1. 读取图像

使用matlab自带的imread函数读取需要去雾的图像，代码如下：

img = imread('image.jpg');

Step 2. 计算暗通道

对于图像中的每个像素点，计算其周围像素的最小值，然后将所有像素的最小值取最小值，得到整个图像的暗通道值。代码如下：

dark_channel = min(img, [], 3);

Step 3. 估计大气光

根据暗通道先验，图像中亮度较高的像素点往往对应着大气光。因此，在暗通道中选择亮度较高的一些像素点，计算它们的RGB值的平均值，即可估计出图像的大气光。代码如下：

[~, index] = sort(dark_channel(:), 'descend');
top_num = round(size(img, 1) * size(img, 2) * 0.01);
top_idx = index(1:top_num);
atmos_light = max(max(img(:, :, 1)), max(img(:, :, 2)), max(img(:, :, 3)));

Step 4. 估计透射率

根据大气光和原图像的RGB值，可以计算出图像的透射率。具体公式为：

transmission = 1 - w * (dark_channel ./ atmos_light);

其中，w为一个常数，通常取0.95。

Step 5. 修复图像

根据透射率和大气光，可以修复出去雾后的图像。具体公式为：

J = (img - atmos_light) ./ max(transmission, t0) + atmos_light;

其中，t0为一个阈值，通常取0.1。

完整的代码如下：

img = imread('image.jpg');
w = 0.95;
t0 = 0.1;

dark_channel = min(img, [], 3);
[~, index] = sort(dark_channel(:), 'descend');
top_num = round(size(img, 1) * size(img, 2) * 0.01);
top_idx = index(1:top_num);
atmos_light = max(max(img(:, :, 1)), max(img(:, :, 2)), max(img(:, :, 3)));

transmission = 1 - w * (dark_channel ./ atmos_light);
J = (img - atmos_light) ./ max(transmission, t0) + atmos_light;

imshow(img), figure, imshow(J)

3. 总结

本文介绍了一种基于暗通道先验法的图像去雾算法的matlab实现。该算法可以有效地去除图像中的雾霾，使得图像变得更加清晰。同时，该算法的实现也比较简单，适合初学者学习和掌握。