【图像增强】基于matlab暗通道图像去雾【含Matlab源码 1226期】.zip

【图像增强】基于matlab暗通道图像去雾技术是一种常用且高效的图像处理方法，它主要用于改善因大气散射导致的图像模糊，使图像恢复清晰、明亮的视觉效果。本技术的核心在于利用暗通道先验理论，该理论指出在自然场景中，存在一部分局部区域在某一特定颜色通道具有极低的亮度值，即暗通道特性。这种特性可以有效地捕捉到大气散射的影响，从而在去雾过程中发挥作用。 暗通道去雾算法的基本步骤包括以下几个部分： 1. **暗通道提取**：我们需要从输入的雾天图像中找出暗通道。这个过程通常涉及对每个像素的RGB值进行分析，找到最小的亮度值，这通常发生在阴影或背光区域。通过这个操作，我们可以得到一个暗通道图像，它反映了雾气的存在程度。 2. **大气光估计**：暗通道图像中亮度极低的像素点可以近似认为是不受大气散射影响的，因此可以用来估计全局的大气光。一般采用暗像素的平均值或者最大值作为大气光的估计值。 3. **透射率映射**：透射率表示光线穿过大气层的能力，与雾的浓度成反比。根据暗通道先验，我们可以计算出每个像素的透射率，公式通常为`T = A / (I - A)`，其中`A`是大气光，`I`是原始图像的像素值。 4. **逆扩散模型**：根据大气散射模型，可以建立逆扩散方程来恢复无雾图像。无雾图像`J`可以通过以下公式计算：`J = I / T + (1 - T) * A`。这里，`I`是带雾图像，`T`是透射率，`A`是大气光。 5. **后处理优化**：为了消除可能出现的噪声和色彩失真，通常会进行一些后处理步骤，如双边滤波或自适应直方图均衡化，以提高图像的质量和对比度。 在Matlab中实现这一算法，你需要编写一系列的函数来完成上述步骤。源码可能包含多个.m文件，分别对应于不同的功能模块，例如暗通道提取、大气光估计、透射率映射、逆扩散模型计算以及后处理等。通过运行这些源码，用户可以直接对输入的雾天图像进行去雾处理，生成清晰的无雾图像。 为了更好地理解和应用这些源码，你需要具备一定的Matlab编程基础，了解图像处理的基本概念和函数，如imread、imwrite、imshow用于读写显示图像，imadjust用于调整图像的对比度，filter2用于二维滤波等。同时，理解暗通道去雾的理论背景也非常重要，这将帮助你理解和改进代码，以适应不同场景和需求。在实际应用中，还可以考虑结合其他图像增强技术，如超分辨率重建、细节增强等，进一步提升图像质量。