MATLAB实现基于暗通道的图像去雾处理技术

资源摘要信息:"去雾技术是计算机视觉和图像处理领域的一个重要研究课题，尤其在户外摄影和智能监控领域中，图像去雾技术可以显著改善图像质量，恢复被雾气遮挡的视觉细节。暗通道算法（Dark Channel Prior，DCP）是由何恺明团队提出的一种有效的图像去雾算法，该算法基于这样一个观察：在非天空的局部区域中，某些像素总会有很低的强度值在至少一个颜色通道上。基于这个先验知识，暗通道算法可以估计出大气光照和透射率，从而对雾化图像进行有效的去雾处理。 本资源提供的文件名称列表包含了名为’haze_removal.m’的Matlab脚本和名为’city.png’的测试图像文件。Matlab脚本’haze_removal.m’是一个基于暗通道算法实现的图像去雾算法的具体实现，可以通过运行此脚本并传入’city.png’或其他雾化图像作为输入，实现对图像的去雾处理。 在’haze_removal.m’文件中，算法流程大致如下： 1. 图像预处理：首先对输入的含雾图像进行灰度化和色彩空间转换，以适应算法的要求。 2. 暗通道计算：对图像进行局部窗口操作，计算每个窗口内的暗通道值。 3. 大气光照估计：根据暗通道值估计大气光照。 4. 透射率估计：利用暗通道先验和调整后的图像像素强度，估计每个像素的透射率。 5. 图像修复：根据大气光照和透射率对图像进行修复，得到去雾后的图像。 6. 对比度增强和色彩校正：最后对去雾后的图像进行对比度增强和色彩校正，以更接近原始无雾图像的效果。 在使用’haze_removal.m’文件进行图像去雾时，用户需要注意Matlab环境的配置，确保所有需要的图像处理工具箱已经被正确安装，并且Matlab版本支持该脚本。在处理图像时，用户可以根据需要调整算法中的参数，比如局部窗口的大小、透射率估计的阈值等，以达到最佳的去雾效果。 图像去雾是一个不断发展的领域，除了基于暗通道先验的算法之外，还有许多其他的去雾算法，如基于物理模型的方法、基于深度学习的去雾技术等。暗通道算法由于其实现简单、效果明显，一直是图像去雾领域的一个热点，不断有新的改进和优化版本出现。"