matlab代码实现去雾处理

资 源 简 介

matlab代码实现去雾处理

详 情 说 明

去雾处理是一种常见的图像复原技术，主要用于提高雾天拍摄图像的清晰度。在MATLAB中实现去雾处理通常基于暗通道先验理论，该理论由何恺明等人提出，通过分析自然图像的统计特性来估计雾的浓度。

算法实现主要分为以下几个步骤： 暗通道计算：对输入的有雾图像计算其暗通道，即每个像素在RGB三个通道中的最小值。这一步有助于估计雾的浓度分布。

大气光估计：通过分析暗通道图像，找到最亮区域作为大气光值的参考点。通常采用暗通道图像中亮度最高的前0.1%像素的平均值来估计大气光。

透射率估计：基于暗通道先验，计算初始透射率图。透射率反映了光线在雾中的衰减程度，是去雾处理的关键参数。

透射率优化：使用软抠图或引导滤波等方法优化初始透射率图，消除块状伪影，获得更精细的深度信息。

图像复原：根据大气散射模型，利用估计得到的大气光和优化后的透射率图，重建无雾图像。

最终输出包括两个结果：去雾后的清晰图像和深度图。深度图由透射率图转化而来，直观显示了场景中各物体的相对距离信息。这种方法在MATLAB中可以通过组合图像处理工具箱中的各种函数实现，如imfilter、guidedfilter等。