基于MATLAB的雾霾图像清晰化系统：大气散射模型与图像增强技术应用

资 源 简 介

本MATLAB项目利用大气散射模型分析雾霾图像的退化机理，结合透射率图估计、直方图均衡化及Retinex算法，有效恢复有雾图像的清晰细节，提升图像质量。

详 情 说 明

基于大气散射模型与图像增强的雾霾图像清晰化系统

项目介绍

本项目旨在通过分析雾霾图像的物理退化机理，结合先进的图像增强技术，实现对有雾图像的有效清晰化处理。系统基于大气散射模型，利用暗通道先验算法估计大气光值与透射率图，并融合多尺度Retinex等增强方法恢复图像细节。该系统不仅能够生成高质量的去雾结果，还提供处理过程的可视化与量化评估，支持用户进行参数调节与算法比较。

功能特性

• 物理模型驱动去雾：基于大气散射模型，通过暗通道先验估计大气光与透射率，实现物理机理上的图像恢复。
• 多算法图像增强：集成直方图均衡化、多尺度Retinex算法等，增强去雾后图像的细节与对比度。
• 可视化分析：提供透射率分布图、不同算法效果对比图等可视化结果，直观展示处理过程。
• 质量量化评估：计算去雾后图像的PSNR、SSIM等客观质量指标，辅助结果分析。
• 灵活参数配置：支持用户调整大气光系数、透射率调节参数、增强强度等关键参数，适应不同场景需求。
• 批处理支持：可对单张或多张RGB图像进行批量去雾处理，支持常见格式（jpg/png/bmp）。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的雾霾图像（分辨率介于128×128至4096×4096之间）放置在指定输入文件夹。
2. 参数设置（可选）：根据需要修改参数配置文件，调整大气光系数、透射率参数或增强强度。
3. 运行主程序：执行系统主入口函数，系统将自动完成去雾处理、增强与评估流程。
4. 查看结果：处理完成后，输出文件夹将包含：

- 去雾后的清晰图像（保持原分辨率） - 透射率分布图 - 多算法对比效果图 - 图像质量评估报告（含PSNR、SSIM值） - 处理参数摘要文档

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux（Ubuntu 18.04+）
• 运行环境：MATLAB R2020a 或更高版本
• 内存：最低 4 GB（处理高分辨率图像建议 8 GB 以上）
• 磁盘空间：至少 1 GB 可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度单元，负责整合全部处理流程。其主要功能包括：读取输入图像与参数配置；调用大气光估计与透射率计算模块实现基于物理模型的初始去雾；协调多种图像增强算法对结果进行细节优化；生成透射率图、效果对比图等可视化输出；计算图像质量评价指标并生成处理报告。该文件通过模块化调用确保了处理流程的高效性与可扩展性。