基于MATLAB的暗通道先验图像去雾系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现暗通道先验算法，通过计算暗通道图、估计大气光值与透射率，有效去除雾霾图像的退化影响，提升图像清晰度与视觉效果。

详 情 说 明

基于暗通道先先验原理的MATLAB图像去雾系统

项目介绍

本项目基于暗通道先验算法，通过MATLAB实现了对雾天或雾霾环境下拍摄图像的有效去雾处理。系统能够自动分析图像中的雾霾分布特征，通过计算暗通道、估计大气光值和透射率，最终利用大气散射模型重建出清晰的无雾图像。该系统适用于图像增强、计算机视觉预处理以及遥感图像分析等多种应用场景。

功能特性

• 高效去雾处理：采用暗通道先验原理，有效去除图像中的雾霾干扰
• 完整的处理流程：包含暗通道计算、大气光值估计、透射率估计和图像重建全流程
• 灵活的输入支持：支持多种图像格式（JPG、PNG、BMP等）和MATLAB工作空间图像矩阵
• 结果可视化和保存：可显示去雾前后的对比效果，并支持结果图像保存
• 中间结果输出：可选输出暗通道图、透射率图等中间结果，便于算法分析

使用方法

1. 准备输入图像：准备待处理的雾天图像或使用系统自带的示例图像
2. 设置参数：根据图像特性调整相关参数（可选）
3. 执行去雾处理：运行主程序，系统将自动完成去雾过程
4. 查看与保存结果：查看去雾效果，选择是否保存处理后的图像

基本使用示例： % 读取雾天图像 foggy_image = imread('foggy_image.jpg');

% 执行去雾处理 dehazed_image = main_dehazing_function(foggy_image);

% 显示结果对比 figure; subplot(1,2,1); imshow(foggy_image); title('原始雾天图像'); subplot(1,2,2); imshow(dehazed_image); title('去雾后图像');

% 保存结果 imwrite(dehazed_image, 'dehazed_result.png');

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了图像去雾的核心处理流程，其主要功能包括：读取和预处理输入图像数据，实现暗通道特征的有效提取，完成大气光成分的精确估计，计算图像中各区域的透射率分布，执行基于物理模型的无雾图像重建，提供处理结果的可视化展示，并支持将最终去雾图像保存为标准格式文件。该文件作为系统的核心处理模块，确保了去雾算法各步骤的连贯执行与整体功能的完整实现。