Matlab实现黑暗通道图像去雾算法及操作视频教程

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于黑暗通道先验算法的图像去雾方法，并在MATLAB环境下进行仿真。该仿真允许用户通过对话框选择不同的测试场景进行图像去雾处理，并包含了代码操作的演示视频。为保证仿真过程的顺利进行，需要注意以下几点：首先，建议使用MATLAB 2021a或更高版本进行操作。其次，应当运行工程文件夹中的Runme.m主程序文件，而不是直接运行子函数文件。在运行仿真时，还需确保MATLAB的当前文件夹窗口指向当前工程所在的路径。用户可以参照所提供的操作视频来理解整个去雾处理流程和代码实现细节。 黑暗通道算法是一种有效的图像去雾技术，其核心思想基于这样一个先验观察：在非天空的局部区域中，某些像素总能保持较低的强度值（即黑暗通道），在有雾图像中，这些像素往往被雾气所影响。因此，通过估计雾霾图像中的传输图，可以恢复出清晰的场景辐射度。 在MATLAB中实现该算法需要编写多个函数，包括但不限于： 1. 图像读取和预处理函数：用于导入测试图像，并进行必要的预处理操作，例如大小调整和灰度化处理。 2. 黑暗通道计算函数：负责计算输入图像的黑暗通道，为后续的去雾处理提供依据。 3. 透射率估计函数：根据黑暗通道的计算结果，估计雾霾图像中各像素的透射率，透射率的估计是去雾的关键步骤。 4. 大气光成分估计函数：用于从有雾图像中估计大气光成分，这一步骤直接影响去雾效果的真实性和准确性。 5. 恢复图像函数：利用估计出的透射率和大气光成分，恢复出无雾的清晰图像。 此外，仿真程序还应当提供一个用户交互界面，允许用户通过对话框选择测试场景，即用户可以指定要处理的图像文件，以测试算法对于不同图像的去雾效果。 通过本资源的仿真和演示视频，用户不仅能够学习到黑暗通道算法的理论知识，还能掌握其在MATLAB平台上的应用和操作流程。对于图像处理领域的研究者和爱好者而言，这是一个难得的学习和实践机会。"