何凯明图像去雾算法解析：暗原色先验技术

"何凯明的图像去雾算法PPT主要介绍了基于暗原色先验的单一图像去雾方法，涵盖了数字图像处理的基本概念和技术，包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像复原技术、图像编码技术以及图像分割技术，并提到了MATLAB软件在图像处理中的应用优势。" 图像去雾算法是计算机视觉领域中的一种关键技术，其目标是去除图像中的雾效，提升图像的清晰度和能见度。何凯明提出的暗原色先验理论是这类算法的基础，它假设图像中存在一部分区域的色彩在无雾情况下是最暗的，这一先验知识可以用来估计雾层的密度和大气光，从而反推出原始无雾图像。 图像数字化是图像处理的第一步，它将连续的图像转换成离散的像素矩阵，每个像素由位置和灰度值组成。这个过程涉及到图像采样，确保在有限的计算资源下尽可能保留图像细节。 图像变换是优化处理过程的关键，比如傅立叶变换等，它们将图像从空间域转换到频率域，便于进行滤波和分析，降低计算复杂度，同时提高处理效率。 图像增强是改善图像视觉质量的技术，它可以提高对比度、清晰度，减少噪声，使得图像更利于人类视觉感知或机器识别。 图像复原技术则针对图像退化问题，通过建立退化模型并反演，来恢复图像的原始状态，这在去雾算法中尤为重要，因为它需要估计雾的分布并恢复图像的清晰细节。 图像编码技术用于压缩图像数据，减少存储需求和传输时间，常见的有JPEG、PNG等压缩标准，它们在保持图像质量的同时减小文件大小。 图像分割是图像分析的基础步骤，它将图像划分为不同的区域或对象，便于后续的识别和分析工作，例如边缘检测、区域生长等方法。 MATLAB作为一种强大的数学计算和图像处理工具，拥有强大的数值计算和符号计算能力，同时提供多种图像处理工具箱，如图像处理工具箱，方便用户进行图像分析和算法开发，降低了学习和使用的难度。 以上内容概述了图像去雾算法PPT的主要内容，展示了从图像采集到图像复原的一系列数字图像处理技术，并强调了MATLAB在图像处理中的应用价值。