暗通道去雾算法及其matlab代码

资 源 简 介

暗通道去雾算法及其matlab代码

详 情 说 明

暗通道去雾算法是2009年CVPR最佳论文之一，由何恺明等人提出，该算法通过利用自然图像中的暗通道先验知识，有效估计雾天图像中的大气光和透射率，从而实现高质量的去雾效果。

核心思想 暗通道先验：在大部分无雾的自然图像的非天空区域中，至少存在一个颜色通道的像素值非常低（接近0）。这种低像素值的区域被称为暗通道。这一发现成为算法的基础。 大气散射模型：该算法基于经典的大气散射物理模型，即雾天图像可以表示为清晰图像和大气光的线性组合。通过估计透射率，可以逆向求解清晰图像。 估计透射率与大气光：算法首先计算图像的暗通道，利用该暗通道估计全局大气光值，再结合引导滤波优化透射率图，最终恢复出无雾的图像。

算法实现步骤 计算暗通道：对输入图像在局部窗口内取RGB三通道的最小值，形成初步暗通道图。 估计大气光：通常取暗通道图中最亮的0.1%像素点对应的原图像素值作为全局大气光。 估算透射率：基于暗通道先验和大气光，推导透射率的初始估计，并通过引导滤波优化，减少块效应。 图像恢复：根据大气散射模型和优化后的透射率，计算最终的清晰图像。

Matlab实现关键点 在Matlab中实现该算法时，需要特别注意局部最小值滤波的优化、引导滤波的快速实现，以及避免数值溢出等问题。由于该算法涉及大量像素级操作，优化计算效率尤为重要。

应用与扩展 暗通道去雾算法不仅适用于普通雾天图像增强，还被拓展到水下图像复原、低光照增强等领域。后续研究在此基础上提出了多种改进方法，如结合深度学习或优化透射率估计等。