基于小波变换的MATLAB雾天图像去雾增强系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现小波变换的多分辨率分析，通过分解图像高低频分量，在频域分离并抑制雾霾成分，同时保留细节，最终重构出清晰度显著提升的去雾图像。

详 情 说 明

基于小波变换的雾天图像去雾增强系统

项目介绍

本项目利用小波变换的多分辨率分析特性，对雾天拍摄的退化图像进行去雾处理。系统通过小波分解提取图像的高低频分量，在频域内对雾霾成分进行有效分离和抑制，同时保留图像细节信息。通过小波重构实现图像清晰度增强，改善雾天图像的视觉效果和可用性。

功能特性

• 多分辨率分析：采用二维离散小波变换（2D-DWT）实现图像的多尺度分解
• 频域去雾处理：在小波域内对雾霾成分进行有效分离和抑制
• 细节保留增强：运用小波系数阈值去噪技术和多尺度图像增强算法
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 双模式输入：支持RGB彩色图像和灰度图像处理
• 可视化分析：提供去雾效果对比图和直方图分析

使用方法

1. 准备输入图像：选择包含雾霾影响的户外场景图像，分辨率建议在640x480以上
2. 运行去雾处理：执行主程序启动图像去雾增强流程
3. 查看输出结果：系统将生成：

- 去雾后的增强图像（与输入同分辨率） - 处理前后对比图 - 直方图分析结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件建议：4GB以上内存，支持摄像头实时采集（可选）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要实现了图像读取与预处理、小波多尺度分解、频域雾霾抑制、图像增强重构以及结果可视化输出等功能模块。该文件负责协调各算法模块的协同工作，完成从雾天图像输入到清晰图像输出的完整处理链路。