matlab代码实现暗通道图像增强

资 源 简 介

matlab代码实现暗通道图像增强

详 情 说 明

暗通道图像增强是一种基于物理模型的图像去雾技术，最初由何恺明等人提出。该算法通过分析雾天图像的暗通道特性，能够有效恢复无雾场景的清晰图像。算法的核心思想在于：在绝大多数非天空的局部区域中，某些像素在至少一个颜色通道上的强度值会非常低（接近于零），这种现象被称为"暗通道先验"。

在MATLAB实现中，暗通道增强算法通常包含四个关键步骤：

暗通道计算：对输入图像进行最小值滤波，即在每个像素点的RGB三个通道中取最小值，再对局部区域取最小值。

大气光估计：从暗通道图中选取亮度最高的前0.1%像素点，在原始图像中对应位置确定大气光值。

透射率估计：通过暗通道先验和大气光值计算初始透射率图，通常会加入一个恒定参数来保留少量雾气以保持深度感。

图像复原：根据大气散射模型，利用估计得到的大气光和透射率重建无雾图像。

MATLAB实现时会用到图像处理工具箱中的各种函数，包括形态学操作、矩阵运算和图像显示功能。算法实现需要注意几个技术细节：

暗通道计算时窗口大小的选择会影响最终效果 透射率需要进行导向滤波等后处理以减少光晕效应 颜色恢复阶段可能需要白平衡调整

这种算法特别适用于雾天、霾天拍摄的图像增强，也能改善水下图像的能见度。虽然在处理大面积天空区域时可能出现过饱和现象，但通过参数调整和后处理可以有效缓解这个问题。