传统去雾算法的学习笔记：LocalHisteq在Matlab中的实现

资源摘要信息: "RemoveFogByLocalHisteq_matlab_" 该标题指的是一个以 MATLAB 编写的去雾算法脚本，其核心是基于局部直方图均衡化（Local Histogram Equalization）技术。局部直方图均衡化是一种图像处理技术，用于改善图像的对比度，尤其在图像中存在雾霾或光照不均时，该方法能够有效提升图像细节的可见性。脚本“RemoveFogByLocalHisteq.m”很可能是关于如何在 MATLAB 环境下实现局部直方图均衡化去雾算法的程序代码。 描述中提到的是学习记录，这意味着该文件可能是作者在学习该去雾算法时的笔记或总结，作者可能记录了算法的原理、实现方法以及效果展示等信息。描述中的“（转）”可能表示该内容是从其他来源转录或者转述的。 标签为“matlab”，说明该脚本是使用 MATLAB 编程语言编写的，MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。它广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。 在文件名称列表中，“RemoveFogByLocalHisteq.m”表示了一个 MATLAB 脚本文件，该文件可能包含局部直方图均衡化算法的实现代码。而“RemoveFogByGlobalHisteq.zip”则表明还有一个压缩文件，该文件包含的“RemoveFogByGlobalHisteq”很可能是一个基于全局直方图均衡化技术去雾的脚本或者是实现去雾算法的其他相关文件。全局直方图均衡化与局部直方图均衡化的区别在于，全局方法对整个图像的直方图进行均衡化，而局部方法则将图像划分为小块，对每一块独立进行直方图均衡化。 知识点总结： 1. MATLAB 编程环境：一个用于数值计算、可视化以及编程的交互式软件平台，广泛用于工程、科研和教学。 2. 去雾算法：一种图像处理技术，旨在通过减少或消除图像中由雾气、烟雾等引起的模糊效果，恢复图像的清晰度。 3. 局部直方图均衡化（Local Histogram Equalization）：一种图像处理方法，通过调整图像中局部区域的对比度，以增强图像细节的可见性。这种方法尤其适用于处理光照不均或有雾影响的图像。 4. 全局直方图均衡化（Global Histogram Equalization）：与局部直方图均衡化相对，它对整个图像的直方图进行均衡化处理，适用于图像整体对比度不足的情况。 5. 图像处理：利用计算机算法来增强、复原、分析和理解图像的技术。 6. MATLAB 脚本编写：在 MATLAB 环境下，通过编写一系列命令和函数调用来实现特定算法的过程。 7. 算法实现：将理论算法转换为实际可执行的代码的过程，通常包括算法逻辑设计、代码编写、调试和测试。 8. 图像对比度增强：通过图像处理技术提高图像中明暗区域的对比度，使图像中的细节更明显。 9. 图像质量评估：一种评价图像处理效果好坏的方法，通常包括视觉评估和客观测量标准。 10. 图像分割：将图像划分为多个区域或对象的过程，是图像处理中常用的预处理步骤之一。 该资源文件为学习和了解局部直方图均衡化去雾算法提供了可能的实践途径，对于研究图像处理特别是去雾技术的科研人员和工程师来说，可能会是一个宝贵的资源。通过该脚本，用户不仅可以学习如何实现该算法，还能通过对比全局直方图均衡化与局部直方图均衡化的差异，来深入理解不同算法对图像增强效果的影响。