基于大气退化模型的MATLAB自适应图像去雾算法实现

资 源 简 介

该项目通过大气散射模型与暗通道先验方法，实现单幅雾霾图像的自适应去雾处理。无需参考图像，包含透射率估计与图像质量评估功能，适用于自然场景图像增强。

详 情 说 明

基于大气退化模型的单幅图像自适应去雾算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于大气散射物理模型的自适应单幅图像去雾算法。通过分析雾霾图像的物理退化特性，结合暗通道先验统计方法，无需清晰参考图像即可实现有效的图像去雾处理。算法包含完整的处理流程：从大气散射模型构建、大气光值与透射率估计，到透射率图精细化优化，最终实现高质量的去雾图像恢复，并提供全面的质量评估分析。

功能特性

• 物理模型构建：基于大气散射模型准确描述雾霾图像退化过程
• 自适应参数估计：采用暗通道先验方法自动估计大气光值和透射率分布
• 透射率优化：通过精细化处理消除块效应，提升边缘保持能力
• 质量评估体系：提供多种定量指标（对比度改善率、信息熵变化等）评估去雾效果
• 中间结果输出：支持大气光估计、透射率图等中间处理结果的保存与可视化
• 参数可配置：支持关键处理参数的自定义调整，适应不同场景需求

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的有雾图像放置在指定输入目录，支持JPG、PNG、BMP等常见格式
2. 参数配置（可选）：根据需要调整大气光估计窗口大小、透射率细化参数等配置选项
3. 执行去雾处理：运行主程序，算法将自动提取图像元数据并执行去雾流程
4. 查看输出结果：程序将生成：

- 去雾后的清晰图像（与原图同尺寸的RGB图像） - 中间处理结果图像（大气光值估计、透射率图等） - 质量评估报告（包含量化指标对比） - 处理过程可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上处理高分辨率图像）
• 支持RGB色彩空间的图像输入输出

文件说明

主程序文件整合了完整的去雾处理流水线，实现了雾霾图像的大气散射模型构建、基于暗通道先验的大气光强度与透射率图估计、透射率精细化优化处理、去雾图像恢复重建等核心功能，同时包含图像质量定量评估模块和结果可视化输出能力。该文件通过参数配置接口支持处理过程的自定义调整，并协调各功能模块的顺序执行与数据传递。