图像去雾（报告，代码，ppt）

%暗通道去雾算法 %========================================================================== %暗原色去雾算法是建立在户外自然场景暗通道优先法则的基础上的去雾方法 %其实就是解一个方程：I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) %其中I(x)是受到雾气污染的图像,J(x)是我们需要求的去雾后的图像 %t(x)是天空中云层的透射分布率，A是天空的亮度 %========================================================================== img_name = imread('1.bmp'); %原始图像 I = double(img_name)/255; [h,w,c] = size(I); %获取图像大小 w0 = 0.95; %去雾系数 dehaze = zeros(h,w,c); %初始化结果图像 win_dark = zeros(h,w); %初始化暗影通道图像 %-------------------------------------------------------------------------- %计算暗通道 %首先求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中。 %然后再对这幅灰度图进行最小值滤波 for i=1:h for j=1:w win_dark(i,j) = min(I(i,j,:)); %每个像素存RGB三个分量 end end win_dark = ordfilt2(win_dark,1,ones(9,9),'symmetric'); %9*9（暗通道窗口）进行最小值滤波 %-------------------------------------------------------------------------- %计算大气亮度A dark_channel = win_dark; temp = max(max(dark_channel)); [i,j] = find(dark_channel==temp); i = i(1); j = j(1); A = mean(I(i,j,:)); %-------------------------------------------------------------------------- %计算透射率t(x) transmission = 1-w0*win_dark/A; %透射率预估 gray_I = I(:,:,1); %这里gray_I可以是RGB图像中任何一个通道 p = transmission; %透射率图 r = 80; eps = 10^-3; %用guided filter对trasmission map做soft matting获得更为精细的透射率图 transmission_filter = guidedfilter(gray_I,p,r,eps); %gray_I是引导图像，p是输入图像，r是本地窗口半径，eps是正规化参数 %-------------------------------------------------------------------------- %求无雾图像 t0=0.1; %设置阈值 t1 = max(t0,transmission_filter); for i=1:c for j=1:h for l=1:w dehaze(j,l,i)=(I(j,l,i)-A)/t1(j,l)+A; %无雾图像恢复 end end end %-------------------------------------------------------------------------- %显示图像 figure subplot(121) imshow(win_dark);title('暗通道') subplot(122) imshow(t1);title('透射率图') figure subplot(121) imshow(I);title('去雾前') subplot(122) imshow(dehaze);title('去雾后')