根据上述思路写matlab代码

以下是基于双边滤波的图像去雾的Matlab代码实现：

% 读入待处理的图像
I = imread('foggy_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);

% 计算图像的暗通道先验
w = 15; % 定义窗口大小
J_dark = ordfilt2(I_gray, 1, ones(w, w)); % 计算每个像素在窗口内的最小值
A_prior = max(J_dark(:)); % 计算暗通道先验的估计值

% 计算图像的大气光值
p = 0.01; % 定义亮度区域的百分比
N = numel(I_gray);
M = floor(p*N);
J_flat = sort(J_dark(:), 'descend');
A = mean(J_flat(1:M)); % 计算大气光值

% 估计图像的传输率
omega = 0.95; % 定义常数
t = 1 - omega*min(I_gray/A_prior, [], 3);

% 使用双边滤波对传输率图像进行平滑处理
sigma_s = 10; % 定义空间域标准差
sigma_r = 0.1; % 定义灰度域标准差
t_smooth = bfilter2(t, sigma_s, sigma_r); % 使用双边滤波进行平滑处理

% 计算去雾后的图像
t0 = 0.1; % 定义常数
J = zeros(size(I));
for i = 1:3
    J(:, :, i) = (double(I(:, :, i)) - A) ./ max(t_smooth, t0) + A;
end

% 将图像转换为uint8类型，输出去雾后的图像
J = uint8(J);
imshow(J);
imwrite(J, 'dehazed_image.jpg');

需要注意的是，此代码中使用了内置函数 `bfilter2` 来实现双边滤波，因此需要先安装 `bfilter2` 程序包。可以通过在Matlab命令行中输入 `addpath('bfilter2')` 来添加该程序包的路径。