matlab 实现暗通道去雾算法

资 源 简 介

matlab 实现暗通道去雾算法

详 情 说 明

暗通道去雾算法是一种基于大气散射模型的经典图像去雾方法，最早由何恺明在CVPR论文中提出。该算法通过统计自然无雾图像的暗通道特性来估计雾浓度分布，进而复原清晰图像。

在MATLAB中实现该算法主要分为三个关键步骤：

首先计算输入图像的暗通道。通过对图像的每个局部区域（通常取15×15窗口）取RGB三通道的最小值，再对窗口内像素取最小值，得到暗通道图。这一步骤反映了雾浓度的空间分布特征。

其次估计全局大气光值。通常选取暗通道图中亮度最高的0.1%像素点，对应到原图中这些位置的像素亮度最大值作为大气光估计值。这个参数决定了后续去雾处理的基准强度。

最后通过大气散射模型求解透射率。结合暗通道先验和估计的大气光值，推导出各像素点的透射率，并采用导向滤波优化透射图以避免光晕效应。最终根据物理模型反向计算出去雾后的清晰图像。

该实现需要注意两个常见问题：透射率下限的约束（避免除数过小导致噪声放大）以及颜色偏移的校正（大气光估计偏差会导致整体色调异常）。算法对薄雾场景效果显著，但对浓雾或存在强光源的场景需要配合其他增强技术。