【图像去雾】基于小波变换同态滤波实现图像去雾附Matlab代码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

雾是一种常见的天气现象，它会降低图像的清晰度和对比度，影响图像的视觉质量。图像去雾技术旨在消除雾的影响，恢复图像的清晰度和真实色彩。近年来，基于小波变换的同态滤波方法在图像去雾领域得到了广泛的应用，取得了良好的效果。

1. 雾的形成原理

雾是由悬浮在空气中的微小水滴或冰晶形成的。当光线穿过雾层时，会被水滴或冰晶散射，导致图像的亮度下降，对比度降低，色彩失真。雾的形成与以下因素有关：

• 空气湿度：空气湿度越高，雾的密度越大，图像的清晰度越低。

• 颗粒物浓度：空气中颗粒物浓度越高，雾的密度越大，图像的清晰度越低。

• 光照条件：光照条件越差，雾的密度越大，图像的清晰度越低。

2. 图像去雾的基本原理

图像去雾的基本原理是利用图像的先验知识和雾的形成原理，估计雾的透射率和大气光，然后根据估计结果恢复图像的清晰度和真实色彩。

• 雾的透射率：表示光线穿过雾层后到达图像传感器的光强比例。

• 大气光：表示雾层中散射的光强。

图像去雾的基本公式如下：

I(x, y) = J(x, y) * t(x, y) + A(1 - t(x, y))

其中：

• I(x, y) 表示雾化图像的像素值。

• J(x, y) 表示去雾后图像的像素值。

• t(x, y) 表示雾的透射率。

• A 表示大气光。

3. 基于小波变换的同态滤波方法

小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同尺度的子带，并提取信号的细节特征。同态滤波是一种图像增强方法，它可以将图像的亮度和对比度进行分离，并分别进行增强。

基于小波变换的同态滤波方法将图像去雾问题转化为同态滤波问题，通过小波变换提取图像的细节特征，并利用同态滤波技术增强图像的细节和对比度。

该方法的具体步骤如下：

1. 将雾化图像进行小波分解，得到不同尺度的子带。

2. 对每个子带进行同态滤波，增强图像的细节和对比度。

3. 将滤波后的子带进行小波重构，得到去雾后的图像。

4. 实验结果

为了验证基于小波变换的同态滤波方法的有效性，我们进行了大量的实验。实验结果表明，该方法可以有效地消除雾的影响，恢复图像的清晰度和真实色彩。

5. 结论

基于小波变换的同态滤波方法是一种有效地图像去雾方法，它可以有效地消除雾的影响，恢复图像的清晰度和真实色彩。该方法具有以下优点：

• 能够有效地提取图像的细节特征。

• 能够有效地增强图像的细节和对比度。

• 能够有效地恢复图像的真实色彩。

该方法在图像去雾领域具有广泛的应用前景，可以应用于自动驾驶、视频监控、遥感图像处理等领域。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 林英.基于小波变换的同态滤波法去雾图像处理[J].龙岩学院学报, 2008, 26(6):5.DOI:10.3969/j.issn.1673-4629.2008.06.010.

[2] 林英.基于小波变换的同态滤波法去雾图像处理[J].龙岩学院学报, 2008.DOI:CNKI:SUN:LYSX.0.2008-06-011.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

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

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

2.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

3 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

4 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

5 无线传感器定位及布局方面

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

6 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

7 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

8 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

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合