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管理资料.docx" 这篇毕业设计主要探讨了图像去雾技术，特别是在使用暗通道先验算法方面。图像去雾技术是计算机视觉领域的一个重要课题，它旨在改善因大气散射导致的图像质量下降问题，尤其是在雾天拍摄的照片中。图像去雾技术可以分为两大类：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。 1. 基于图像处理的雾天图像增强方法通常侧重于提高图像对比度和色彩饱和度，以使图像看起来更清晰。然而，这些方法往往无法完全恢复图像的原始细节。 2. 基于物理模型的雾天图像复原则更为复杂，它考虑了大气散射的光学原理。其中，暗通道先验算法是一种常用的方法。该算法发现了一个统计规律，即在无雾的户外图像中，大多数局部区域至少在一个颜色通道中有非常低的亮度值。这一先验知识被用来估计图像中的雾度，并重建清晰的无雾图像。 在论文中，作者介绍了MATLAB作为实现算法的工具，MATLAB因其强大的数值计算和图形可视化功能而在图像处理领域广泛应用。论文还详细讨论了MATLAB语言的新特点，包括数据类型、面向对象编程以及控制流和函数类型，这些都是实现图像去雾算法的重要基础。 在第三章，作者展示了算法的具体程序流程和处理结果。通过流程图和实际代码，读者可以理解算法的运行过程。实验结果部分呈现了应用暗通道先验算法去除雾气后的图像，证实了这种方法的有效性。此外，高质量的深度图像作为副产品也可以从去雾过程中获得。 关键词包括“图像去雾”、“暗通道先验算法”和“无雾图像”，这些关键词突出了研究的核心内容。这篇毕业设计不仅提供了理论分析，还包含了实际的编程实现，为理解和应用图像去雾技术提供了一个全面的视角。