dcp去雾matlab

DCP（Dark Channel Prior）是一种常用的去雾算法，可以使用Matlab实现。具体步骤如下：

1. 读取原始图像并转换为灰度图像。
2. 计算每个像素的暗通道，即在每个颜色通道中找到最小值。
3. 估计全局大气光A，即暗通道中像素值最大的点。
4. 估计透射率t，使用公式t=1-wmin(x)/A，其中wmin(x)是以x为中心的窗口内的最小暗通道值。
5. 估计场景无雾图像J，使用公式J=(I-A)/max(t, t0)+A，其中t0是一个阈值，用于避免过度增强低透射率区域的噪声。

Matlab代码如下：

I = imread('input.jpg');
I = im2double(I);
dark = min(I, [], 3);
A = max(dark(:));
[x, y] = find(dark >= A*0.99);
indices = sub2ind(size(I), x, y);
A = mean(I(indices));
w = 15;
t = 1 - w*min(dark, [], 'all')/A;
t0 = 0.1;
t = max(t, t0);
J = (I - A)./t + A;
imshow(J);

相关问题

图像去雾matlab代码

在MATLAB中进行图像去雾处理通常涉及使用基于物理模型的方法，例如瑞利衰减模型(Rayleigh scattering)或混合模型(Mixture Models)，这些方法常用于估计大气照明和场景深度信息以去除雾气。这里提供一个简单的例子，展示了如何使用基于暗通道 Prior (Dark Channel Prior, DCP) 的方法来去雾：

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要去雾的图片文件名

% 预处理步骤
rgb = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
hsv = rgb2hsv(rgb); % 将灰度图转换到HSV空间
s = hsv(:,:,2); % 提取饱和度通道

% 使用DPC算法
dark_channel = min(min(s(:))); % 寻找最小值
transmission = ones(size(s)) - dark_channel; % 创建透射率映射
clean_img = img .* transmission; % 应用透射率去除雾气

% 显示结果
imshow(clean_img);
title('Dehazed Image');

这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法，比如迭代优化或深度学习模型。注意在运行此代码前，确保已安装了`imread`函数，并替换适当的图像文件路径。

暗通道先验去雾matlab原理

暗通道先验（Dark Channel Prior, DCP）是一种基于图像处理的去雾算法，主要用于去除由于大气散射和混杂光照引起的图像雾气。在MATLAB中实现暗通道先验主要依据以下原理：

1. **暗通道检测**：算法首先寻找图像中的“暗通道”，即像素值在三个颜色通道（通常为RGB）中最小的区域。假设在无雾的情况下，天空部分的亮度应该相对较低，而雾气会使这个比例下降。

2. **阈值分割**：通过设定一个阈值，将暗通道中的像素识别为可能有雾的部分。这些像素的亮度值通常是低的，因为雾气会吸收大部分光线。

3. **估计雾层**：通过减去这个暗通道部分的估计值，可以得到一个大致的雾层图。这个过程可以用简单的数学运算如平均、中值滤波或更复杂的统计方法来实现。

4. **去雾**：最后，将原始图像与雾层图相乘，得到去雾后的清晰图像。这样，未被雾影响的部分保持不变，而雾层部分则被有效地剔除。

在MATLAB中，你可以使用`imadjust`函数对暗通道进行调整，`medfilt2`进行滤波，以及基本的图像操作如元素-wise乘法来实现这个过程。下面是一个简化的MATLAB代码示例：

% 加载图像并转换为灰度
img = imread('input_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 检测暗通道
dc = min(gray_img, [], 'all'); % 'all'表示三通道最小值

% 阈值分割
threshold = 0.05; % 可调参数
dc_mask = dc < threshold * mean(dc(:));

% 去雾
estimated_fog = imadjust(dc, [0, 0.1], [0, 1]);
dehazed_img = img .* logical(1 - dc_mask) + estimated_fog .* dc_mask;

% 显示结果
figure, imshowpair(img, dehazed_img, 'montage');