基于MATLAB的暗通道先验图像去雾

基于MATLAB的暗通道先验图像去雾

图像去雾是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在从雾霾图像中恢复出清晰的场景细节。暗通道先验是一种常用的图像去雾算法，它基于一个观察到的现象：在大多数自然图像中，至少有一个像素的RGB值在雾霾下非常低。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于暗通道先验的图像去雾算法，并提供相应的源代码。

算法原理：

1. 计算暗通道：对输入的雾霾图像进行均值滤波，得到每个像素点的最小值作为其暗通道值。
2. 估计大气光：从暗通道中选择具有最高值的像素点作为大气光估计。
3. 估计透射率：使用估计的大气光和输入图像计算透射率。
4. 修复图像：使用透射率和大气光对输入图像进行修复，得到去雾图像。

以下是MATLAB代码实现：

function dehazed_image = dehaze(image, omega, t0