基于暗通道先验的单图去雾技术与Matlab实现

资源摘要信息:"本项目基于一篇名为‘Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior’的论文，采用Matlab开发出一套单幅图像去雾算法。在该课程项目中，一个团队致力于将论文的理论研究转化为实际的图像处理软件。论文的作者He、Sun和Tang提出了一种基于暗通道先验的单图像去雾技术，该技术对去除图像中雾霾有显著效果。 在图像处理领域，雾霾图像的形成可被描述为一个数学模型，即I(x) = J(x)t(x) + A(1 - t(x))。其中I代表观测到的含有雾霾的图像，J代表场景的无雾辐射，A代表全局大气光，而t则代表介质传输，它表示到达相机的光线比例。去除雾霾的目标就是从观测到的图像I中恢复出场景辐射J，大气光A和介质传输t。 为了实现去雾，该论文首先介绍了如何计算暗通道先验。暗通道先验是一种假设，即在非天空的局部区域中，某些像素会在至少一个颜色通道上具有非常低的强度值。通过计算图像的暗通道，可以估计大气光A。有了大气光的估计值，就可以进一步估计介质传输t。论文还采用了Soft Matting方法来改进传输估计的结果，从而更准确地恢复出场景辐射J。 实现上述算法的Matlab代码被包含在名为‘Project_4_haze removal.zip’的压缩文件中。该压缩文件应当包含了所有必要的Matlab脚本和函数，使得其他研究者或开发者能够安装、部署并运行这一去雾算法，对任意一幅受雾霾影响的图像进行处理。 了解和掌握这一去雾技术对于图像处理和计算机视觉领域具有重要意义。它不仅能够改善图像质量，提升视觉体验，而且在自动驾驶、视频监控以及户外摄影等多个领域都有潜在的应用价值。通过深入理解暗通道先验的原理和去雾算法的具体实现，可以进一步扩展和改进该技术，应对更加复杂或特定条件下的图像去雾任务。"