MATLAB实现暗通道先验与导向滤波图片去雾方法

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。"