基于暗通道先验单幅图像去雾Matlab算法的实现

基于暗通道先验的单幅图像去雾算法是一种经典的去雾方法，Matlab可以很方便地实现该算法。具体步骤如下：

1. 读入待去雾的图像，将图像转换为灰度图像。

2. 计算每个像素的暗通道，即在局部区域内选择最小的像素值作为该区域的暗通道值。

3. 估计图像的全局大气光A，即在暗通道图像中选择像素值最大的前0.1%的像素作为全局大气光A。

4. 估计透射率t，即根据全局大气光A和暗通道图像得到透射率t。

5. 根据透射率t和全局大气光A，对原始图像进行去雾处理。

下面是Matlab代码实现：

% 读入待去雾的图像
I = imread('image.png');

% 将图像转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);

% 计算每个像素的暗通道
patch_size = 15; % 暗通道计算中的局部区域大小
J_dark = imerode(I_gray, ones(patch_size)); % 对原始图像进行腐蚀操作，得到暗通道图像

% 估计图像的全局大气光A
num_pixels = numel(J_dark); % 图像像素总数
num_top_pixels = ceil(num_pixels * 0.001); % 选择像素值最大的前0.1%的像素作为全局大气光
A = maxk(J_dark(:), num_top_pixels); % 获取最大的前num_top_pixels个像素值
A = mean(A); % 计算平均值

% 估计透射率t
w = 0.95; % 权重因子
t = 1 - w * J_dark / A;

% 对原始图像进行去雾处理
J = zeros(size(I));
for i = 1:3 % 对图像的每个通道进行处理
    J(:, :, i) = (double(I(:, :, i)) - A) ./ max(t, 0.1) + A;
end

% 显示去雾结果
imshow(J);

以上就是基于暗通道先验的单幅图像去雾Matlab算法的实现。