基于暗通道先验的图像去雾算法研究

"图像去雾技术研究毕业设计" 这篇毕业设计主要关注的是图像去雾技术，旨在通过使用特定的算法恢复图像在雾天条件下的清晰度。设计中详细介绍了几种不同的去雾方法，包括基于图像处理的雾天图像增强和基于物理模型的雾天图像复原。其中，特别强调了两种常见的去雾算法：最小失真图像去雾算法和偏振成像去雾算法。 最小失真图像去雾算法是一种尝试最小化图像失真的方法，以恢复图像的原始细节和色彩。它通常涉及到对图像进行一系列处理步骤，如对比度增强、色散校正等，以尽可能接近无雾状态。 偏振成像去雾算法则利用偏振光特性来去除雾的影响。在自然界中，阳光照射到雾滴时会产生偏振光，这种现象可以被利用来分析雾层的性质并进行去雾处理。这种方法通常需要特殊设备，如偏振滤镜，来捕捉不同偏振方向的图像，然后结合这些信息来恢复图像的清晰度。 设计中提到，作者选择了一种名为暗通道先验算法的去雾方法。这是一种基于户外无雾图像的统计特性，即在每个局部区域内至少有一个颜色通道存在非常低的亮度值的假设。通过识别这些暗通道像素，算法能够估计雾的密度，并据此恢复图像的清晰度。应用该算法后，不仅可以得到无雾图像，还可以获得高质量的深度图像信息。 在第二章中，设计详细介绍了MATLAB的使用，包括其传统的优点，如强大的数值计算能力和图形处理功能，以及新的语言特点，如数据类型的丰富性、面向对象的编程技术和控制流与函数类型的改进。此外，还讨论了MATLAB的工作环境，包括传统的命令行界面和现代的图形用户界面。 第三章主要展示了去雾过程的流程图，具体的MATLAB实现代码，以及经过算法处理后的图像结果。这为读者提供了实践应用的直观理解，同时也验证了所选算法的有效性和实用性。 这篇毕业设计深入探讨了图像去雾技术，特别是暗通道先验算法的应用，结合MATLAB的编程实现，为理解和改进雾天图像的处理提供了宝贵的理论和实践经验。