Matlab作业去雾的算法查及实现

去雾的算法及实现

一、原理

本次试验使用Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。

1）基本原理

Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温•兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法 Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。

根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图1所示。

图1 原理示意图

对于观察图像S中的每个点(x,y)，用公式可以表示为： 

                     S(x,y)=R(x,y)×L(x,y)            （1.3.1）

实际上，Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本形态。

2）基本步骤

步骤一:利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即：

S＇(x,y)=r(x,y)+l(x,y)=log(R(x,y))+log(L(x,y))；

步骤二：用高斯模板对原图像做卷积，对原图像做低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，F（x,y）表示高斯滤波函数：

D(x,y)=S(x,y)*F（x,y）；

步骤三：在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G（x,y）：

G(x,y)=S＇(x,y)-log(D(x,y))；