推荐一下基于暗通道先验的图像去雾matlab程序

以下是一个基于暗通道先验的图像去雾Matlab程序的示例：

clear all;
close all;

% 读入原始图像
I = imread('input_image.jpg');
figure;imshow(I);title('Original Image');

% 将图像转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);

% 计算暗通道图像
patch_size = 15;
J_dark = dark_channel(I_gray, patch_size);

% 计算大气光值
A = atm_light(I_gray, J_dark);

% 估计场景深度图
t = depth_map(I_gray, A, patch_size);

% 修复图像
I_out = restore_image(I, t, A);

% 显示修复后的图像
figure;imshow(I_out);title('Restored Image');

% 保存修复后的图像
imwrite(I_out, 'output_image.jpg');

% 暗通道函数
function J_dark = dark_channel(I, patch_size)
  [m, n] = size(I);
  
  % 用零填充图像边界
  I_pad = padarray(I, floor(patch_size/2), 'symmetric');
  
  % 计算每个像素的暗通道值
  J_dark = zeros(m, n);
  for i = 1:m
    for j = 1:n
      patch = I_pad(i:i+patch_size-1, j:j+patch_size-1);
      J_dark(i, j) = min(patch(:));
    end
  end
end

% 大气光函数
function A = atm_light(I, J_dark)
  [m, n] = size(I);
  
  % 计算图像的亮度值
  I_vec = reshape(I, m*n, 1);
  J_dark_vec = reshape(J_dark, m*n, 1);
  
  % 找到亮度值最大的像素
  [~, ind] = sort(I_vec, 'descend');
  ind_top = ind(1:floor(m*n/1000));
  A = max(J_dark_vec(ind_top));
end

% 场景深度函数
function t = depth_map(I, A, patch_size)
  [m, n] = size(I);
  
  % 用零填充图像边界
  I_pad = padarray(I, floor(patch_size/2), 'symmetric');
  
  % 计算每个像素的场景深度值
  t = zeros(m, n);
  for i = 1:m
    for j = 1:n
      patch = I_pad(i:i+patch_size-1, j:j+patch_size-1);
      t(i, j) = 1 - 0.95*min(patch(:))/A;
    end
  end
end

% 修复图像函数
function I_out = restore_image(I, t, A)
  [m, n, ~] = size(I);
  
  % 计算修复后的图像
  I_out = zeros(m, n, 3);
  for i = 1:3
    I_out(:,:,i) = (I(:,:,i) - A)/max(t(:)) + A;
  end
  
  % 防止像素值超过255或低于0
  I_out(I_out > 255) = 255;
  I_out(I_out < 0) = 0;
  
  % 将图像转换为8位无符号整数格式
  I_out = uint8(I_out);
end

该程序实现了暗通道先验的图像去雾算法，其中使用了以下函数：

- `dark_channel`：计算暗通道图像。
- `atm_light`：计算大气光值。
- `depth_map`：估计场景深度图。
- `restore_image`：修复图像。

该程序将原始图像转换为灰度图像，计算暗通道图像并估计大气光值，然后估计场景深度图并使用修复图像函数修复图像。最后，修复后的图像将被保存并显示。

注意：这只是一个示例程序，您可以根据需要进行修改和调整。