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...

时间: 2023-08-23 13:09:20 浏览: 48
图像去雾是一种常见的图像增强技术,主要用于消除图像中的雾霾或雾气,提高图像的清晰度和质量。在这里,我将为您介绍一种基于Matlab的图像去雾算法,并附上Matlab实现源代码。 1. 去雾算法原理 去雾算法的基本原理是通过对图像中的颜色和亮度进行调整,减少雾气对图像的影响。去雾算法通常分为两个步骤:1)估计图像中的雾霾密度;2)根据雾霾密度来消除雾霾。 在本文中,我们将介绍Dark Channel Prior去雾算法,它是一种常见且有效的去雾算法。该算法基于图像的暗通道原理,通过计算图像每个像素点的最小值来估计雾霾密度,并使用该密度来消除雾霾。 2. Dark Channel Prior算法流程 Dark Channel Prior去雾算法主要包括以下步骤: (1)计算每个像素点的暗通道值 (2)估计全局雾霾密度 (3)根据雾霾密度和大气光值来消除雾霾 具体实现方法如下: (1)计算每个像素点的暗通道值 暗通道是指图像中每个像素点在所有颜色通道中的最小值。通过计算每个像素点的暗通道值,我们可以确定这个像素点受到雾霾影响的程度。 (2)估计全局雾霾密度 全局雾霾密度可以通过暗通道值计算得到。我们可以选择一定数量的像素点,并计算它们的暗通道值的平均值来估计全局雾霾密度。 (3)根据雾霾密度和大气光值来消除雾霾 根据估计的雾霾密度和大气光值,我们可以计算每个像素点的透射率,并使用透射率来消除雾霾。 完整的Dark Channel Prior去雾算法实现流程如下: 1. 对输入图像进行预处理,包括图像调整、颜色空间转换等操作。 2. 计算每个像素点的暗通道值,即对每个像素点的RGB值取最小值。 3. 估计全局雾霾密度,即对暗通道图像取前1%的像素点的平均值。 4. 估计大气光值,即对原始图像中具有最高亮度的像素点进行计算。 5. 计算每个像素点的透射率,即根据估计的雾霾密度和大气光值计算。 6. 根据透射率和原始图像计算去雾图像。 3. Matlab实现代码 下面是基于Matlab实现的Dark Channel Prior去雾算法代码: ```matlab function dehazed_img = dark_channel_prior(img, omega, t0) % 参数说明: % img:输入待去雾图像 % omega:透射率权值系数,默认为0.95 % t0:透射率阈值,默认为0.1 % 调整图像大小和颜色空间 img = im2double(imresize(img, 0.25)); img_dark = min(img, [], 3); img_hsv = rgb2hsv(img); % 计算暗通道图像 dark_channel = get_dark_channel(img_dark, 15); % 估计全局雾霾密度 atmospheric_light = get_atmospheric_light(dark_channel, img, omega, t0); % 计算透射率 transmission = get_transmission(img_dark, atmospheric_light, omega, t0); % 计算去雾图像 dehazed_img = zeros(size(img)); for i = 1:3 dehazed_img(:,:,i) = (img(:,:,i) - atmospheric_light(i)) ./ max(transmission, 0.1) + atmospheric_light(i); end % 对去雾图像进行颜色空间转换和大小调整 dehazed_img = hsv2rgb(img_hsv(:,:,1), img_hsv(:,:,2), imresize(transmission, size(img(:,:,1)))) .* (1 - imresize(transmission, size(img))) + dehazed_img; dehazed_img = imresize(dehazed_img, 4); dehazed_img = im2uint8(dehazed_img); % 计算暗通道图像 function dark_channel = get_dark_channel(img, patch_size) img_min = ordfilt2(img, 1, ones(patch_size, patch_size), 'symmetric'); dark_channel = img_min; end % 估计全局雾霾密度 function atmospheric_light = get_atmospheric_light(dark_channel, img, omega, t0) [height, width] = size(dark_channel); num_pixels = height * width; num_sample_pixels = floor(num_pixels * omega); [~, indices] = sort(dark_channel(:), 'descend'); indices = indices(1:num_sample_pixels); atmospheric_light = zeros(3, 1); for i = 1:3 atmospheric_light(i) = max(img(:,:,i)(indices)); end end % 计算透射率 function transmission = get_transmission(img_dark, atmospheric_light, omega, t0) transmission = 1 - omega * min(img_dark ./ atmospheric_light, [], 3); transmission(transmission < t0) = t0; end end ``` 在使用该算法时,您可以调整参数omega和t0来获得更好的效果。通过调整这些参数,您可以平衡去雾效果和处理速度之间的关系。 4. 结论 本文介绍了基于Matlab的Dark Channel Prior去雾算法,该算法可以有效地消除图像中的雾霾,并提高图像的质量和清晰度。通过使用Matlab实现源代码,您可以轻松地应用该算法,并在自己的项目中进行调整和优化。

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