MATLAB实现暗通道先验与导向滤波图片去雾方法
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更新于2024-12-12
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资源摘要信息:"该资源为一份使用MATLAB语言编写的图形图像处理工具包,专门用于图片去雾处理。通过运用暗通道先验理论与导向滤波技术,可以实现对图像中的雾化效果进行有效去除。尽管如此,该工具在处理图像中灰白区域时,效果并不理想。
标题中提到的“defog.rar”表明这是一个与图像去雾相关的压缩包文件,可能包含多个相关的处理脚本和函数。而“图形图像处理_matlab_”指明了该资源属于图形图像处理领域,并且是在MATLAB环境下运行。
描述部分“用暗通道先验与导向滤波实现的图片去雾”详细说明了该工具包的核心算法。暗通道先验是一种假设,即在非天空的局部区域内,总会存在一些像素在至少一个颜色通道上具有很低的强度。基于这一理论,可以通过估计无雾图像的暗通道来恢复场景的细节。导向滤波则是一种边缘保持的平滑滤波器,可以利用图像自身的结构信息来指导滤波过程,从而在去除图像噪声的同时保持边缘信息,这一点在图像去雾中尤为重要,以避免在去雾过程中丢失图像细节。
标签“图形图像处理 matlab”则进一步明确了该资源的应用领域和编程环境。
至于压缩包中的文件列表,包含了如下几个脚本和函数:
- vanherk.m:此文件名可能指向了Van Herk和Gil-Werman算法的实现,该算法用于快速二维图像卷积,可能在此去雾过程中用于某些快速滤波操作。
- guidedfilter_color.m:显然是用于彩色图像处理的导向滤波器函数,处理彩色图像时,各颜色通道间可能存在不同的关联,该函数可以对这些通道进行综合处理。
- maxfilt2.m、minfilt2.m:这两个文件可能是用于二维最大值和最小值滤波的函数,它们通常用于图像预处理中,去除噪声或提取图像特征。
- ex_darkchannel_guildfilter.m:结合了暗通道先验理论与导向滤波技术的示例脚本,用于演示如何应用这两种技术去除图像中的雾化效果。
- guidedfilter.m:这是导向滤波器的主函数,包含算法实现的主体代码。
- boxfilter.m:实现盒型滤波器的函数,盒型滤波器是一种简单的局部平滑滤波器,通常用于图像降噪和模糊处理。
以上文件构成了一个完整的图像去雾处理流程,从预处理到核心算法的实现,再到最终效果的展示,每一步都有对应的脚本或函数进行操作。"
2022-07-15 上传
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