暗通道先验图像去雾算法教程及代码演示

资源摘要信息:"基于暗通道先验的图像去雾算法" 一、算法原理及应用背景 图像去雾算法是计算机视觉领域的重要分支，主要用于处理因大气散射引起的图像退化问题。当场景中存在雾、霾等颗粒物质时，远距离物体的图像会变得模糊不清，色彩还原失真。去雾算法能够对这些受雾气影响的图像进行处理，恢复其清晰度和真实色彩。 本资源所涉及的算法为“基于暗通道先验的图像去雾算法”，这是一种广泛使用的图像恢复技术。该算法基于一个观察到的自然规律——在非天空的局部区域图像中，一些像素总是具有很低的亮度值。通过分析这些像素的亮度分布，算法能够有效地估计大气光照和透射率，进而从退化的图像中恢复出清晰的场景。 二、算法实现步骤 算法的实现涉及到多个步骤，主要包括： 1. 计算暗通道：暗通道是一种描述图像中某些像素点具有很低亮度值的特性。在非天空区域，至少有一条颜色通道的像素值会很低，即暗通道。 2. 估计大气光照：在暗通道的基础上，通过对暗通道图像的局部最小值进行统计分析，估计出整个场景的大气光照。 3. 获取透射图：通过优化方法计算得到场景中每个像素点的透射率，即光线通过大气后剩余的比例。 4. 复原图像：利用估计得到的大气光照和透射图，恢复出无雾的原始图像。 三、资源文件解析 1. Runme.m：这是主函数文件，包含了整个算法流程的调用和执行顺序。用户需要通过运行此文件来启动整个去雾过程。 2. 操作录像0001.avi：此视频文件记录了整个算法的运行演示，用户可以通过观看视频来了解算法的具体操作步骤。 3. fpga&matlab.txt：该文件可能包含算法在FPGA硬件平台上部署和优化的相关信息，以及如何使用Matlab与FPGA交互的说明。 4. Reference_paper：引用的学术论文，提供了算法的理论背景和参考文献，便于用户深入了解算法原理。 5. Test_picture：测试图像文件，用户可以通过这些图像对算法效果进行验证。 四、操作注意事项 使用该算法时，需要注意以下事项： - 确保所使用的Matlab版本为2021a或更高版本，以保证代码兼容性和稳定性。 - 在运行Runme.m文件之前，需要确认Matlab的当前文件夹窗口是工程所在路径，以避免路径错误导致程序无法正确执行。 - 运行时不要直接运行子函数文件，而应该通过主函数文件进行调用。 - 用户可以通过操作录像视频仔细跟随步骤进行操作。 五、Matlab代码片段解析 以下是对描述中提到的Matlab代码片段的详细解析： ```matlab [m, n] = size(R_channel); % 获取输入图像R通道的尺寸，m为高度，n为宽度 dark_channel_image = zeros(m,n); % 初始化暗通道图像 for i=1:m % 对每个像素点进行遍历 for j=1:n local_pixels =[R_channel(i,j), G_channel(i,j), B_channel(i,j)]; % 获取当前像素点的RGB值 dark_channel_image(i,j) = min(local_pixels ); % 计算该点的暗通道值 end end ``` 代码的执行逻辑是首先获取输入图像R通道的尺寸，然后初始化一个与之相同大小的暗通道图像。接着通过双层循环遍历图像中的每个像素点，获取其RGB值，并计算出该点的暗通道值，即三个颜色通道中的最小值。这样，便得到了整个图像的暗通道图像，为后续的去雾处理奠定了基础。 通过这样的操作，结合给定的视频和测试图片，可以直观地学习和理解基于暗通道先验的图像去雾算法，并实现图像的去雾处理。