暗通道图像增强的完整源代码

资 源 简 介

暗通道图像增强的完整源代码

详 情 说 明

暗通道图像增强是一种基于大气散射模型的经典去雾算法，由何恺明等人提出。该算法通过统计自然图像的暗通道先验规律，能够有效恢复有雾图像的清晰细节。

算法的核心思路包含三个关键步骤：首先计算图像的暗通道，这是通过在每个像素的局部窗口内取RGB三通道最小值得到的。暗通道能够反映图像的雾浓度分布，雾越浓的区域暗通道值越高。

接下来是估计全局大气光值，通常选取暗通道中最亮的0.1%像素对应原图像素的平均值。这一步骤确定了需要去除的环境光分量。

最后通过透射率计算进行图像恢复。透射率反映了光线在传播过程中的衰减程度，结合大气光值即可还原出场景的原始辐射亮度。算法采用软抠图方法优化透射率图，确保边缘保持自然过渡。

Matlab实现版本完整包含了这些核心模块，同时还包括了必要的预处理和后处理步骤。值得注意的是实际应用中还需要考虑颜色校正和亮度调整，防止结果出现色偏或对比度过强的情况。