基于MATLAB的直方图优化自适应图像去雾系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现自适应图像去雾，通过分析雾霾分布特性，结合直方图均衡化和对比度增强技术，自动优化图像细节，提升清晰度。支持批量处理，适用于雾天图像恢复。

详 情 说 明

基于直方图优化的自适应图像去雾系统

项目介绍

本项目针对含雾图像清晰化需求，开发了一种基于直方图优化的自适应图像去雾系统。系统通过分析图像雾霾分布特性，结合暗通道先验理论、自适应直方图均衡化(AHE)与对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)等先进技术，实现自适应的图像去雾处理。系统能够智能评估雾霾浓度，通过优化图像直方图分布有效恢复细节信息，显著提升图像清晰度与视觉质量，并支持批量处理与效果评估。

功能特性

• 自适应去雾处理：基于暗通道先验算法自动识别雾霾浓度，实现参数自适应的去雾优化
• 直方图优化技术：集成AHE和CLAHE算法，增强图像对比度与细节表现力
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式，支持RGB彩色图像和灰度图像处理
• 批量处理能力：支持多幅图像连续处理，提高工作效率
• 参数可调节：提供去雾强度参数(0-1)、直方图分区大小、对比度增强系数等可调参数
• 效果可视化：提供处理前后对比展示、直方图分布对比、雾霾分布图、透射率图等可视化结果
• 质量评估：输出对比度提升率、信息熵变化等量化评估指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的含雾图像放置在指定输入目录
2. 参数设置：根据需求调整去雾强度、分区大小等参数（使用默认参数亦可）
3. 执行处理：运行主程序，系统将自动完成去雾处理和效果分析
4. 查看结果：处理后的高清图像、对比图表和评估指标将保存在输出目录中

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，推荐8GB以上用于处理高分辨率图像

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式验证、雾霾浓度分析与参数自适应计算、基于暗通道先验的去雾算法执行、直方图均衡化与对比度增强处理、结果图像生成与质量评估、处理过程可视化图表输出以及批量图像处理调度等功能。