基于Matlab图像去雾

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一项目简介

  
一、项目背景与意义

在日常生活和许多实际应用中，如无人驾驶、视频监控、卫星遥感等，图像的质量对于信息的获取和解读至关重要。然而，雾霾、沙尘等天气条件经常导致图像质量下降，严重影响图像的视觉效果和后续处理。因此，研究图像去雾技术，提高图像在恶劣天气下的清晰度和对比度，具有重要的实际应用价值。本项目旨在利用Matlab平台，实现高效的图像去雾算法，为图像处理和分析提供有效的工具。

二、项目目标

实现图像去雾：通过合适的去雾算法，去除图像中的雾霾，提高图像的清晰度和对比度。
算法优化：对去雾算法进行参数调优和性能优化，确保在去雾效果的同时，保持图像的自然性和真实性。
Matlab平台实现：利用Matlab强大的图像处理能力，实现算法的快速部署和应用。
三、算法介绍

本项目将采用一种基于物理模型的图像去雾算法，具体可能包括暗通道先验算法（Dark Channel Prior）或其他先进的去雾算法。暗通道先验算法通过观察雾霾图像中的特性，提出了一种基于大气散射模型的去雾方法。该方法通过估计大气光照和透射率，对图像进行去雾处理。此外，还可以结合其他图像增强技术，如Retinex算法，进一步改善去雾效果。

四、项目实现

算法实现：在Matlab中编写去雾算法的代码，实现图像的读取、预处理、去雾处理和结果保存等功能。
参数调优：通