【图像去雾】基于暗通道先验和引导图像过滤算法实现单图像去雾附Matlab代码

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🔥 内容介绍

户外清晨景色，往往因大气及天气条件的不确定性，例如雾霾、薄雾和烟尘等，导致拍摄照片出现模糊不清的现象，严重影响图像的美感和清晰度。本研究针对这一问题，提出了一种名为“清晨视野模式”的图像去雾算法，旨在有效去除图像中的雾霾，恢复原始场景的细节和色彩。

目前，图像去雾算法种类繁多，各有优劣。本研究首先采用基于“暗通道先验”的单图像去雾算法[1]进行初步去雾处理。该算法的核心思想是利用图像中暗通道的特性来估计大气光和传输图，从而实现雾霾的去除。暗通道是指图像局部区域内像素亮度值的最小值，其在无雾图像中通常接近于零，而在有雾图像中则会明显偏高。通过对暗通道的分析，可以有效地估计雾霾的影响程度，并以此为基础进行去雾处理。具体来说，该算法首先计算图像的暗通道，然后根据暗通道值估计大气光强度，最后利用大气散射模型，将估计得到的大气光和传输图应用于图像去雾，从而恢复原始场景。

然而，单纯依靠暗通道先验算法进行去雾，其结果往往存在一些不足之处。例如，在雾霾浓度较大的区域，去雾效果可能不够理想，容易出现颜色失真或细节丢失的情况。此外，该算法对图像边缘和纹理细节的处理不够精细，可能导致图像出现伪影或光晕现象。

为了解决上述问题，本研究进一步采用“引导滤波”算法[2]对基于暗通道先验算法的去雾结果进行精细化处理。引导滤波算法是一种有效的图像滤波方法，它能够在保留图像边缘和细节的同时，有效地去除噪声和伪影。该算法的核心思想是利用引导图像来引导滤波器的输出，使得滤波结果能够更好地保持图像的局部结构信息。在本研究中，我们将基于暗通道先验算法得到的去雾图像作为引导图像，对该图像进行引导滤波处理。通过引导滤波，可以有效地去除暗通道先验算法可能造成的伪影和光晕，同时保留图像的边缘和细节信息，从而提高去雾图像的整体质量和视觉效果。

将暗通道先验算法和引导滤波算法相结合，实现了“清晨视野模式”的图像去雾功能。该方法首先利用暗通道先验算法对图像进行初步去雾，然后利用引导滤波算法对去雾结果进行精细化处理，最终获得清晰、自然、色彩还原度高的去雾图像。与仅使用暗通道先验算法相比，本研究提出的方法能够有效地减少图像伪影，改善边缘细节处理，提升整体去雾效果。

未来研究方向将集中于进一步提高算法的鲁棒性，例如针对不同类型的雾霾和光照条件进行优化，并探索更先进的深度学习模型，以实现更精确、更快速的图像去雾处理。同时，我们将研究如何将该算法应用于实时图像处理，为用户提供更加便捷和高效的清晨影像增强体验。 此外，对不同类型雾霾的适应性以及算法计算效率的提升，也是未来研究的重点。

📣 部分代码

function J = Recovering_Scene_Radiance(hazy_image,A,t)

%Generating the unhazed image 

[r,c,m]=size(hazy_image);

t0=0.1;     %To restrict the transmission t by a lower bound t0

for i=1:r

    for j=1:c

        for k=1:m

            max_t=max(t(i,j),t0);

            J(i,j,k)=((hazy_image(i,j,k)-A(1,k))/max_t)+A(1,k);

        end

    end

end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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