暗通道先验图像亮边的原因
时间: 2024-03-30 19:33:16 浏览: 22
暗通道先验是一种图像先验知识,它假定在一个室外场景中,至少有一个通道在任何位置都至少有一个像素的值非常低,这个非常低的像素值是由于雾霾、大气污染等因素引起的。在进行图像去雾处理时,暗通道先验可以用来估计场景深度,进而去除雾霾。在实际应用中,暗通道先验通常表现为图像中的亮边,这是由于暗通道中的像素值很小,而在去除雾霾后,原本暗淡的区域就会变得明亮起来,从而形成亮边现象。
相关问题
暗通道先验水下图像复原matlab算法
暗通道先验是一种用于水下图像复原的算法,它是由Kaiming He等人在2011年提出的。该算法基于一个观察:在自然图像中,大多数像素点在至少一个颜色通道上都存在较低的亮度值。这个观察启发了暗通道先验算法的设计。
暗通道先验算法的步骤如下:
1. 计算暗通道:对输入的水下图像,首先需要计算每个像素点的暗通道值。暗通道是指在RGB颜色空间中,每个像素点在三个颜色通道中最小的亮度值。
2. 估计大气光:通过在暗通道中选择亮度值最高的像素点,可以估计出水下图像中的大气光值。大气光是指在水下环境中,由于散射和吸收等因素导致的亮度衰减。
3. 估计透射率:利用暗通道和估计的大气光,可以计算每个像素点的透射率。透射率表示光线在水下环境中的衰减程度,它越小表示光线经过该像素点时衰减越严重。
4. 恢复原始图像:通过透射率和估计的大气光,可以对水下图像进行修复,恢复出原始的图像信息。
暗通道先验算法在水下图像复原中取得了较好的效果,能够有效地去除水下图像中的散射和吸收等干扰,提高图像的清晰度和对比度。
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。