实现图像去雾处理

资 源 简 介

实现图像去雾处理

详 情 说 明

图像去雾技术是计算机视觉领域中用于提高雾天图像清晰度的重要方法。这段Matlab代码实现了一种基于物理模型的去雾算法，能够有效恢复被大气散射影响的图像细节。

该算法主要基于两个核心概念：大气散射模型和暗通道先验。大气散射模型描述了雾天成像的物理过程，其中雾霾导致的光线衰减和大气光的影响被明确建模。暗通道先验则是基于对大量户外无雾图像的统计分析得出的经验性规律。

代码的执行流程可以分为以下几个关键步骤： 首先对输入的雾图进行预处理，计算每个像素点的暗通道值。这一步骤通过取图像局部区域中RGB三通道的最小值来实现。接着通过暗通道图估计全局大气光值，通常选择暗通道中最亮的几个点作为大气光候选。

然后算法会基于暗通道先验估算透射率图，表示光线在雾中传播时的衰减程度。透射率估算过程中包含了一个精细调整的参数，用于控制去雾效果的强度。最后根据大气散射模型的逆过程，利用估算得到的大气光和透射率图恢复出无雾图像。

这种去雾方法特别适合处理中等浓度雾霾下的图像，能够显著提高图像的对比度和细节可见度。对于专业用户，可以通过调整算法中的参数来优化不同场景下的去雾效果。虽然算法在Matlab中实现，但其核心思想也可以迁移到其他编程环境中。