msr 算法去雾matlab实现

MSR (Multi-Scale Retinex) 算法是一种常见的图像去雾算法，它可以对雾霾图像进行有效的去除，提高图像的清晰度。下面是 MSR 算法的 MATLAB 实现步骤：

1. 读取雾霾图像，将其转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行多尺度分解，可以使用高斯金字塔或小波变换等方法。

3. 对每个尺度分别进行 Retinex 算法处理，得到多个 Retinex 图像。

4. 对多个 Retinex 图像进行加权平均，得到最终的去雾图像。

5. 对去雾图像进行后处理，例如调整对比度、增强细节等。

下面是 MSR 算法的 MATLAB 代码实现：

% 读取雾霾图像，转换为灰度图像
img = imread('haze_image.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);

% 设置多尺度分解的尺度数，以及每个尺度的权重
scales = [1,2,4,8];
weights = [0.25, 0.25, 0.25, 0.25];

% 对灰度图像进行多尺度分解，得到多个尺度的图像
pyr = gaussian_pyramid(grayImg, scales);

% 对每个尺度分别进行 Retinex 算法处理，得到多个 Retinex 图像
for i = 1:length(pyr)
    pyr{i} = retinex(pyr{i});
end

% 对多个 Retinex 图像进行加权平均，得到最终的去雾图像
msrImg = zeros(size(grayImg));
for i = 1:length(pyr)
    msrImg = msrImg + weights(i) * imresize(pyr{i}, size(grayImg));
end

% 对去雾图像进行后处理，例如调整对比度、增强细节等
resultImg = adjust_contrast(msrImg);

其中，`gaussian_pyramid` 函数和 `retinex` 函数分别是多尺度分解和 Retinex 算法的实现函数，`adjust_contrast` 函数是调整对比度的实现函数。需要注意的是，这里的 MSR 算法实现只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。