暗原色先验图象去雾改进算法matlab代码_rezip.zip
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暗原色先验图像去雾技术是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的图像恢复方法,主要目的是消除因大气散射导致的图像模糊,使图像恢复清晰。本算法基于Dark Channel Prior理论,由Jian Sun等人在2008年提出。这种理论认为在大多数自然场景的局部区域,至少有一个颜色通道的像素值非常低,这一现象在没有雾的图像中尤为明显。因此,暗原色可以作为图像中存在雾的依据。 在MATLAB实现中,"dark_channelnew.m"是核心算法文件,它包含了对图像进行去雾处理的代码。算法会计算图像的暗通道,这是找到潜在雾层的关键步骤。接着,通过求解大气光来估计图像的全局雾密度,这是恢复清晰图像的重要参数。然后,利用暗通道信息和大气光,通过物理模型反向推算出无雾图像的像素值。在这个过程中,可能会遇到天空部分失真的问题,即天空区域的暗通道值过高,导致去雾效果不佳。为解决这个问题,算法中可能包含了一种改进策略,比如增加一个容差值,使得算法在处理天空等亮度较高区域时更加平滑,避免过度去雾导致的失真。 "jiedao.jpg"、"wu1.JPG"、"9new.PNG"、"81.PNG"、"7-1.PNG"这些文件很可能是实验中使用的测试图像,用于展示和比较去雾前后的效果。通过对比这些图像,可以看到去雾算法前后的视觉差异,验证算法的有效性。例如,"jiedao.jpg"可能是一个有雾的图像,经过"dark_channelnew.m"处理后,其对应的结果可能就是"9new.PNG"或"81.PNG",显示了清晰的图像。 这个MATLAB代码实现了暗原色先验的图像去雾算法,并针对天空部分的失真问题进行了优化,提高了图像的可读性和视觉质量。通过调整算法参数(如容差),可以适应不同雾度和场景的图像,从而在多种实际应用中得到广泛的应用,例如在监控系统、自动驾驶和遥感图像处理等领域。
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