基于暗通道先验的图像去雾改 源码 c++
时间: 2023-05-14 11:00:35 浏览: 110
基于暗通道先验的图像去雾改算法源码的C实现,需要先具备一定的图像处理和C语言编程知识。
首先,需要导入所需的C库,如OpenCV,以及自定义的头文件。然后,定义变量和数据结构、函数等。其中,暗通道先验算法实现主要有以下几个步骤:
1. 读取需要去雾改的原始图像。
2. 对原始图像做预处理,如调整亮度、对比度等。
3. 计算图像的暗通道,获取每个像素的最小通道值。
4. 根据暗通道值,估计图像的全局大气光照值。
5. 根据大气光照值、图像的原始值及其暗通道值,得到去雾改的结果图像。
在实现这些步骤之前,还需注意对图像像素的数据类型、图像边界的处理等问题。
总之,基于暗通道先验的图像去雾改算法源码的C实现,需要具备机器视觉和数学基础知识,以及C语言编程技能,并且需要有较高的代码实现能力和逻辑思维能力。
相关问题
解释一下基于暗通道先验的去雾算法
基于暗通道先验的去雾算法是一种利用图像中的暗通道先验信息来去除雾的算法。暗通道是指图像中像素值最小的通道,因为在自然场景中,往往存在一些物体或者区域是比较暗的,比如天空、阴影等等,这些区域的像素值较小,因此暗通道可以很好地反映出这些区域的信息。基于暗通道先验的去雾算法认为,雾天下的图像中,暗通道中的像素值基本上都是由大气光照成分所占据的,而其他光照成分的值则比较小。因此,我们可以利用暗通道先验来估计大气光的值,然后根据大气光和透射率的关系,计算出透射率,最后通过透射率去除雾。该算法的优点是简单高效,可以在计算量较小的条件下对图像进行有效的去雾处理。
暗通道先验图像去雾算法——Matlab代码
这是一段用于暗通道先验图像去雾的Matlab代码。这个算法是根据论文《Single image haze removal using dark channel prior》实现的。
```
close all;
clear all;
w0=0.65; % 乘积因子用来保留一些雾,1时完全去雾
t0=0.1;
I=imread('1.png');
figure;
subplot(221)
imshow(I);
title('原始图像');
[h,w,s]=size(I);
min_I=zeros(h,w);
%下面取得暗通道图像
for i=1:h
for j=1:w
dark_I(i,j)=min(I(i,j,:));
end
end
subplot(223)
imshow(dark_I);
title('dark channnel的图形');
Max_dark_channel=double(max(max(dark_I))); %天空亮度
dark_channel=double(dark_I);
t=1-w0*(dark_channel/Max_dark_channel); %取得透射分布率图
subplot(224)
T=uint8(t*255);
imshow(T);
title('透射率t的图形');
t=max(t,t0);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
I1=double(I);
J(:,:,1) = uint8((I1(:,:,1) - (1-t)*Max_dark_channel)./t);
J(:,:,2) = uint8((I1(:,:,2) - (1-t)*Max_dark_channel)./t);
J(:,:,3) = uint8((I1(:,:,3) - (1-t)*Max_dark_channel)./t);
subplot(222)
imshow(J);
title('去雾后的图像');
```
希望这个代码能对你有所帮助。