function In = zhifangtu(I, flag)
%全局直方图
if nargin < 2
flag = 1;
end
mainfc;
R = I(:,:,1);%第一通道,即R通道
G = I(:,:,2);%第二通道,即G通道
B = I(:,:,3);%第三通道,即B通道
M = histeq(R);%对R通道均衡,histeq函数是均衡化函数,库函数
N = histeq(G);
L = histeq(B);
In = cat(3, M, N, L);%将3通道重新组合
if flag
figure;
subplot(2, 2, 1); imshow(I); title('原图像', 'FontWeight', 'Bold');
subplot(2, 2, 2); imshow(In); title('处理后的图像', 'FontWeight', 'Bold');
Q = rgb2gray(I);
W = rgb2gray(In);
subplot(2, 2, 3); imhist(Q, 64); title('原灰度直方图', 'FontWeight', 'Bold');%imhist是灰度直方图均衡化库函数
subplot(2, 2, 4); imhist(W, 64); title('处理后的灰度直方图', 'FontWeight', 'Bold');
end
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MATLAB图像去雾系统是一种利用MATLAB编程语言实现的图像去雾算法。它可以对模糊、有雾的图像进行处理,使图像恢复清晰、无雾的效果。 MATLAB图像去雾系统的实现过程通常包括以下步骤: 1. 读取输入图像:使用MATLAB的imread函数读取待处理的有雾图像。 2. 预处理:对图像进行预处理,例如去噪、增强对比度等。这些步骤可以使用MATLAB提供的各种图像处理函数来完成。 3. 估计大气光:使用一些算法来估计图像中的大气光值。常用的算法包括暗通道先验算法和颜色衰减算法。 4. 估计透射率:根据估计的大气光值,使用一些算法来估计图像中每个像素的透射率。常用的算法包括暗通道先验算法和颜色衰减算法。 5. 修复图像:根据估计的透射率和大气光值,使用一些算法来修复图像。常用的算法包括简单线性迭代、导向滤波等。 6. 显示和保存结果:将处理后的图像显示出来,并保存到指定的位置。 以上只是一个简单的流程,实际上,图像去雾算法有很多种,可以根据具体的需求选择合适的算法。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱和函数,可以方便地实现各种图像去雾算法。
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基于MATLAB图像去雾源码系统【GUI界面】.zip (5个子文件)
基于MATLAB图像去雾源码系统【GUI界面】
Globalhisteq.m 606B
mainfc.p 202B
8.png 349KB
7.png 332KB
zhifangtu.m 747B
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