暗通道先验去雾算法matlab代码，对一张图片进行去雾处理

暗通道先验(Dark Channel Prior, DCP)是一种基于图像直方图分析的去雾算法。在MATLAB中实现DCP去雾，你需要做以下几个步骤：

1. **读取图像**：

img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你需要去雾的图片路径

2. **计算暗通道**：
- 首先，从每个像素点选取颜色分量（通常选择RGB三色），然后计算对应通道的最小值作为该点的暗通道值。

I = rgb2gray(img);
darkChannel = min(I, [], 3); % 对每个像素取三个通道中的最小值

3. **设定阈值**：
- 确定一个阈值来区分前景和背景。这一步可以根据经验调整。

threshold = graythresh(darkChannel); % 使用Otsu方法确定阈值

4. **估计透明度**：
- 将暗通道与阈值比较，大于阈值的部分被视为雾气，小于等于阈值的部分被视为清晰部分。

transparency = (darkChannel > threshold). * darkChannel;

5. **去除雾气**：
- 将透明度应用到原图像上，得到去雾后的结果。

dehazedImg = img .* transparency ./ max(transparency(:));

6. **显示效果**：

figure; imshow(dehazedImg), title('Dehazed Image');

完整的代码可能会包含一些预处理步骤，比如对比度增强等，但以上基本流程足以实现基础的DCP去雾。