matlab代码实现对于低照度图像

资 源 简 介

matlab代码实现对于低照度图像

详 情 说 明

在数字图像处理领域，低照度图像增强是一个常见挑战。这类图像通常存在亮度不足、对比度低、细节模糊等问题，尤其在雾天或雨天等恶劣天气条件下更为明显。MATLAB提供了强大的工具包来实现这类图像的清晰化处理。

一种典型的处理思路是基于Retinex理论，该理论认为图像由光照和反射两部分组成。通过估计并去除光照分量，可以恢复出更清晰的反射分量图像。具体步骤包括：首先对图像进行多尺度高斯滤波来估计光照分量，然后将原图像与光照分量进行对数域相减得到增强后的反射分量。

对于雾天图像的清晰化，暗通道先验算法是另一种有效方法。该算法假设在无雾图像的局部区域中至少有一个颜色通道的像素值非常低。利用这一特性可以估计雾的浓度分布，进而实现去雾处理。

无论采用哪种方法，都需要注意避免过度增强导致的噪声放大或色彩失真问题。合理的参数调节和后处理（如直方图均衡化或对比度拉伸）能进一步提升视觉效果。这些算法在MATLAB中可以通过矩阵运算和内置图像处理函数高效实现，适用于监控、自动驾驶等需要实时处理低质量图像的场景。