本文介绍了基于暗通道先验的图像去雾算法，通过计算暗通道、估计大气光照、场景透射率，进而恢复无雾图像。提供MATLAB代码实现，包括计算暗通道、估计大气光照、恢复无雾图像的函数，并通过仿真实验展示去雾效果。
基于暗通道先验的图像去雾算法的MATLAB仿真
图像去雾是计算机视觉领域的一个重要问题，它的目标是从有雾图像中恢复出清晰的无雾图像。本文将介绍一种基于暗通道先验的图像去雾算法，并提供相应的MATLAB代码进行仿真实现。
- 算法原理
基于暗通道先验的图像去雾算法是一种广泛应用的图像去雾方法。其基本原理是利用自然图像中的暗通道区域（指在无雾天气下，图像中亮度较低的区域）与大气光照之间的关系，对有雾图像进行去雾处理。
具体步骤如下：
- 计算图像的暗通道：对输入的有雾图像，对每个像素点的RGB通道取最小值，得到一个灰度图像，即为图像的暗通道。
- 估计大气光照：在图像的暗通道中选择亮度较高的像素点作为大气光照的估计值。
- 估计场景透射率：通过计算每个像素点的原始值与估计的大气光照的比值，得到场景透射率的估计值。
- 恢复无雾图像：利用估计的场景透射率和原始有雾图像，通过去除雾气的影响，恢复出无雾图像。
- MATLAB代码实现
下面给出基于暗通道先验的图像去雾算法的MATLAB代码实现：
function dehazed_image = dehaze(
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