基于MATLAB的暗通道先验图像去雾算法实现

资 源 简 介

本项目基于何恺明在CVPR 2009提出的暗通道先验理论，使用MATLAB实现单幅图像去雾。通过自动估计全局大气光和透射率分布，有效恢复无雾图像，适用于雾天图像增强处理。

详 情 说 明

基于暗通道先验理论的单幅图像去雾算法实现

项目介绍

本项目基于何恺明在CVPR 2009发表的暗通道先验理论，实现了一种有效的单幅图像去雾算法。算法通过分析雾天图像的暗通道特征，精确估计全局大气光和透射率分布，从而恢复出清晰的无雾图像。系统能够自动处理包含雾霾的自然场景图像，有效提升图像对比度和可见度。

功能特性

• 暗通道先验计算：准确计算雾天图像的暗通道特征
• 大气光强度估计：自动估计图像中的全局大气光强度
• 透射率优化：精细化估计场景透射率分布
• 图像复原：基于物理模型恢复清晰的无雾图像
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 中间结果输出：提供透射率分布图、大气光强度估计值等中间结果

使用方法

1. 准备输入图像：准备包含雾霾的自然场景图像文件
2. 运行主程序：执行主函数处理图像
3. 获取输出结果：

- 去雾后的RGB彩色图像 - 透射率分布图 - 大气光强度估计值

1. 结果保存：去雾结果自动保存为图像文件

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件包含了算法的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、暗通道特征提取、大气光强度精确计算、透射率分布估计与优化、无雾图像恢复生成以及结果可视化与保存等完整功能链，提供了从雾图输入到清晰图像输出的端到端解决方案。