图片的雾化效果的去除

资 源 简 介

图片的雾化效果的去除

详 情 说 明

图像去雾技术是计算机视觉领域的重要研究方向，主要用于提升雾天拍摄图像的清晰度。在Matlab中实现去雾效果，主要有四种经典方法：

暗通道先验法 基于自然图像统计规律，通过估计大气光值和透射率来恢复无雾图像。核心思想是：在非天空区域的局部块中，至少有一个颜色通道的像素值很低。该方法计算效率较高，但对天空区域处理容易出现过饱和。

颜色衰减先验法 建立场景深度与亮度/饱和度的线性模型，通过构建深度图来估计雾的浓度。相比暗通道法，能更自然地处理包含大面积白色物体的场景。

快速导向滤波法 在暗通道基础上引入导向滤波优化透射率图，能有效保留边缘信息并减少光晕效应。计算速度优于传统软抠图方法，适合实时处理需求。

深度学习端到端法 采用卷积神经网络直接学习雾图到清晰图的映射关系，如DehazeNet或AOD-Net。需要预训练模型支持，但能自适应处理复杂雾况，适合集成到Matlab的深度学习工具箱中实现。

实际应用中常需结合图像直方图均衡化、对比度增强等后处理技术。不同方法对薄雾/浓雾、自然/城市场景的适应性差异较大，通常需要根据具体场景选择或融合算法。