matlab去雾算法

【matlab去雾算法】是一种图像处理技术，用于恢复被雾气或雾霾遮蔽的图像的真实细节和色彩。在实际应用中，例如监控摄像头、航拍照片或户外场景的图像处理，去雾算法能显著提升图像的清晰度。在本案例中，我们关注的是基于Matlab实现的一个经典去雾算法，其特点是步骤清晰且提供了源代码，方便学习和使用。 去雾算法的基础是大气散射模型。当光线穿过大气层时，由于空气分子和其他悬浮颗粒的散射，会导致远处物体的光强度减弱，形成雾效。该模型通常包括透射率（Transmission）和大气光（Ambient Light）两个关键参数，通过这两个参数可以推算出图像中每个像素的真实颜色。 Matlab中的去雾算法通常包括以下几个步骤： 1. **预处理**：对输入图像进行灰度化或色彩空间转换，以便于后续处理。可能会使用如CIELAB色彩空间，它能更好地模拟人眼对色彩的感知。 2. **直方图均衡化**：增强图像对比度，使图像中的暗部和亮部细节更加明显。 3. **估计大气光**：通过全局分析图像亮度分布来估算大气光强度。这一步通常涉及统计分析，如平均值或中值等。 4. **计算透射率**：透射率表示雾对光线的阻挡程度。可以使用基于图像局部对比度的方法来估计，如Guided Filter（指导滤波）。Guided Filter是一种线性滤波器，它可以保留边缘信息，同时平滑图像的非边缘区域。 5. **重建图像**：根据透射率和大气光，利用大气散射模型进行图像重建。这个过程通常涉及矩阵运算和指数函数，以恢复图像的原始亮度和色彩。 6. **后处理**：可能包括反锐化或者对比度增强，以进一步提升图像质量。 在提供的文件"guided-filter-code-v1"中，我们可以看到Guided Filter的具体实现。Guided Filter是去雾算法中常用的一种方法，它通过一个引导图像（通常是原始图像）来指导滤波过程，使得结果既能保持边缘清晰，又能平滑噪声。在Matlab中，这通常涉及到二维卷积操作，结合权重计算和迭代处理。 总结来说，Matlab去雾算法的核心在于理解和应用大气散射模型，以及选择合适的图像处理技术，如Guided Filter，来估计并去除雾气效果。通过学习和实践这样的源代码，开发者不仅可以理解去雾原理，还能掌握在Matlab中实现图像处理算法的基本技巧。