实现图像去雾的方法——基于暗通道和非均值滤波的实现

实现图像去雾的方法——基于暗通道和非均值滤波的实现

图像去雾是一个重要的问题，它在许多领域中都有着广泛的应用。在本文中，我们将介绍一种基于暗通道和非均值滤波的图像去雾方法，并提供相应的 MATLAB 代码。

1. 原理介绍

基于暗通道和非均值滤波的图像去雾算法主要分为两个步骤：第一步是通过求解暗通道来获取场景深度信息；第二步是根据获取的场景深度信息进行非均值滤波，从而获得去除雾霾后的图像。

暗通道理论是图像去雾中的核心思想之一。它指出，图像中的局部区域中至少有一个通道的像素值很小，即所谓的“暗通道”。在真实的室外场景中，这个通道往往是由天空亮度较暗的部分构成的。因此，求解暗通道可以得到场景深度信息，从而用于去除图像中的雾霾。

非均值滤波，则是利用协方差矩阵来处理图像像素间的相关性，进行图像的去雾处理。其基本原理是，在保持图像平滑性的前提下，将暗通道反馈到图像中，消除雾霾，同时保留图像细节。

2. MATLAB 代码实现

以下是实现基于暗通道和非均值滤波的 MATLAB 代码：

% 导入图像
I = im2double(imread('foggy_image.jpg'));

% 根据亮度获取暗通道
J = min(I,[],3);   
H = fspecial('gaussian',15,10);  
mean_I = imfilter(I,H,'replicate');  
mean_J = imfilter(J,H,'replicate');  
dark_Channel = min(min(mean_J));  

% 估计大气光照A
[m,n] = si