视频图像增强和去雾算法Matlab实现

视频图像增强和去雾算法MATLAB实现 本文档主要介绍视频图像增强和去雾算法的实现，使用MATLAB进行编程。该文档分为两部分，第一部分讲述夜间增强算法，第二部分讲述去雾增强算法。 一、夜间增强算法 夜间增强算法的主要思想是将图像由RGB空间转换到HSI空间，然后对HSI空间亮度分量（I分量）的灰度直方图进行均衡化处理，然后再转换到RGB空间显示。该算法的步骤如下： 1. 将图像由RGB空间转换到HSI空间。 RGB向HSI模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。基本要求是将RGB中的亮度因素分离，将色度分解为色调和饱和度，并用角向量表示色调。 2. 对HSI空间亮度分量（I分量）的灰度直方图进行均衡化处理。 直方图均衡化（HistogramEqualization）处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，即把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布，由此扩大了像素灰度的动态范围，从而增强了图像的对比度。 3. 将均衡化后的I分量与原来的H、S分量组合，转换回RGB空间显示。 MATLAB程序实现夜间增强算法的代码如下所示： ```matlab % 读取图像 img = imread('image.jpg'); % 将图像由RGB空间转换到HSI空间 [hs, is, iv] = rgb2hsi(img); % 对HSI空间亮度分量（I分量）的灰度直方图进行均衡化处理 i_eq = histeq(iv); % 将均衡化后的I分量与原来的H、S分量组合，转换回RGB空间 rgb_eq = hsi2rgb(hs, is, i_eq); % 显示增强后的图像 imshow(rgb_eq); ``` 去雾增强算法 去雾增强算法的主要思想是利用暗原色先验图像去雾算法对图像进行去雾处理。该算法的步骤如下： 1. 读取图像 2. 将图像由RGB空间转换到HSI空间 3. 对HSI空间亮度分量（I分量）的灰度直方图进行均衡化处理 4. 使用暗原色先验图像去雾算法对图像进行去雾处理 5. 将去雾后的图像转换回RGB空间显示 MATLAB程序实现去雾增强算法的代码如下所示： ```matlab % 读取图像 img = imread('image.jpg'); % 将图像由RGB空间转换到HSI空间 [hs, is, iv] = rgb2hsi(img); % 对HSI空间亮度分量（I分量）的灰度直方图进行均衡化处理 i_eq = histeq(iv); % 使用暗原色先验图像去雾算法对图像进行去雾处理 [i_dehazed, ~] = dehaze(iv, i_eq); % 将去雾后的图像转换回RGB空间 rgb_dehazed = hsi2rgb(hs, is, i_dehazed); % 显示去雾后的图像 imshow(rgb_dehazed); ``` 本文档介绍了视频图像增强和去雾算法的实现，使用MATLAB进行编程。该算法可以有效地增强夜间图像的对比度和清晰度，并且可以去除雾气对图像的影响。