MATLAB实现的基于引导滤波图像去雾算法

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了何恺明博士提出的引导滤波去雾算法，结合大气散射模型进行联合优化，有效消除图像雾霾干扰，恢复清晰细节，提升图像质量与可视性。

详 情 说 明

基于引导滤波的可见光图像去雾算法实现

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了基于引导滤波的图像去雾算法，核心思想源自何恺明博士的经典研究成果。算法利用大气散射模型对雾霾成像过程进行建模，通过引导滤波技术优化透射率估计，能够有效去除雾霾对图像的干扰，恢复出清晰自然的无雾图像。该方法在提升图像可视性的同时，保持了良好的细节保留能力，适用于自然场景下的雾霾图像增强处理。

功能特性

• 高效去雾处理：基于物理模型的大气散射方程，实现雾霾的有效去除
• 细节保持优化：采用引导滤波技术，确保透射率图边缘保持特性，避免光晕伪影
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见RGB图像格式输入
• 参数自适应：根据图像内容自动估计大气光值和透射率分布
• 过程可视化：提供透射率分布图及关键参数报告，便于算法分析和调试

使用方法

1. 准备待处理的带雾图像（RGB格式）
2. 运行主程序，程序将自动读取并处理图像
3. 处理完成后，程序将输出：

- 去雾后的清晰图像（与原图同分辨率） - 透射率分布灰度图 - 控制台显示的关键参数报告（大气光值、平均透射率等）

1. 结果图像自动保存至指定目录

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存4GB以上，处理高分辨率图像时需更大内存
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了算法的主要处理流程，包括图像读取与预处理、大气光值估计、初始透射率计算、引导滤波优化、图像复原等核心模块。该文件通过协调各功能模块的协作，实现了从带雾图像输入到清晰结果输出的完整处理链路，同时负责中间结果的可视化展示和关键参数的统计分析报告生成。