基于MATLAB的暗通道先验和非局部均值滤波算法去除图像中的雾霾

最新推荐文章于 2024-05-15 18:27:53 发布
最新推荐文章于 2024-05-15 18:27:53 发布
阅读量163 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 matlab 均值算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PixelInk/article/details/132177209
Matlab 专栏收录该内容
101 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了基于MATLAB的图像去雾方法，结合暗通道先验和非局部均值滤波算法，有效去除雾霾影响，提升图像清晰度。提供MATLAB代码示例及实验结果展示。

基于MATLAB的暗通道先验和非局部均值滤波算法去除图像中的雾霾

随着人们对高质量图像的需求越来越高，图像去雾技术逐渐成为研究的热点。在复杂气象条件下，图像很容易受到雾霾的影响，导致图像的可见性大幅降低。

本文将介绍一种基于MATLAB的暗通道先验和非局部均值滤波算法去除图像中的雾霾的方法。该方法中采用了暗通道先验进行预处理，再使用非局部均值滤波算法进行后处理，最终得到清晰的无雾图像。

  1. 暗通道先验算法

暗通道先验是指在自然场景中，任意一段具有光照变化的区域的暗通道都存在较大的统计不规则性。由此可以估计出一幅图像的大气散射系数。通过暗通道先验可以有效地移除雾霾。

MATLAB代码如下：

function J = dark_channel(I, sz)
[m,n]
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于暗通道的图像去雾算法（附带Matlab源码）
TechCraze的博客
09-10 228
图像去雾是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在从受大气条件影响的模糊图像中恢复清晰的图像。暗通道先验是一种常用的图像去雾方法，它通过利用天空区域的低亮度值来估计图像中的雾浓度和场景深度。在本文中，我们将介绍基于暗通道的图像去雾算法，并提供相应的Matlab源代码。请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行参数调整和优化，以获得更好的去雾效果。以上是基于暗通道的图像去雾算法的详细步骤，并附带了相应的Matlab源码。通过实现这个算法，我们可以从受雾影响的图像中恢复出清晰的场景信息。
基于Matlab的暗通道先验去雾算法
BUG？不存在的！
08-12 589
从实验结果中可以看出，基于Matlab的暗通道先验去雾算法能够有效地去除雾霾，还原出更加清晰、真实的图像。算法的核心在于暗通道先验理论的应用，通过寻找图像中的暗通道来求解大气光照强度和透射率，最终得到去雾后的图像。也就是说，在一幅有雾图像中，虽然每个像素点的深度不同，但它们差不多都会接近于某个值，这个值在整个图像上都大致相同。近年来，随着人们对图像质量的不断追求，图像去雾技术也得到了广泛的应用。1.预处理：通过寻找图像每个区域的暗通道，确定整张图像的大气光照强度A以及透射率t(x)。g=J(:,:,2);
Non-Local Image Dehazing非局部图像去雾（CVPR2016）
qq_44185614的博客
09-21 1527
雾度限制可见度并降低室外图像中的图像对比度。退化对于每个像素是不同的，并且取决于场景点与相机的距离。这种依赖性在透射系数中表达，透射系数控制场景衰减和每个像素中的雾度量。先前的方法使用各种基于块的先验来解决单个图像去雾问题。另一方面，我们提出了一种新的，非本地的先验的基础上的算法。该算法依赖于这样的假设，即无雾图像的颜色由几百种不同的颜色很好地近似，这些颜色在RGB空间中形成紧密的簇。我们的关键观察是，在一个给定的集群中的像素往往是非本地的，即，它们分布在整个图像平面，并位于不同的距离从相机。
基于非局部先验的单幅图像去雾算法
02-06
现有单幅图像去雾算法大多基于局部先验，去雾结果存在块效应。在处理浓雾区域时，如果没有特殊处理，会导致图像中的一些伪影被增大，比如在原始的有雾图像中几乎不可见的噪声、色彩重叠等，在去雾后的图像中被增强，进而影响图像质量。针对以上存在的问题，提出了一种改进算法。首先采用非局部先验，估算初始的透射率，然后采用正则化的方法优化透射率，并且将原始图像和去雾后图像的梯度差L1/2范数作为正则化项，达到抑制噪声干扰的目的。结果表明，该算法能够很好地恢复出图像的细节信息和色彩；与局部先验方法相比，具有更好的稳健性。
基于引导滤波的暗通道优先去雾算法
sunqian的博客
10-21 4456
不多说，是何凯明的去雾算法，直接上代码。 dehaze.mfunction dehaze() I=double(imread('WM.bmp')) / 255; w0 = 0.95 ; [h,w,c]=size(I) ; for i= 1 : h for j= 1 : w dark_channel(i,j)=min(I(i,j,:)) ; end end %求到暗通
基于MATLAB改进暗通道先验的图像去雾算法
yl624624的博客
08-21 3035
基于MATLAB改进暗通道先验的图像去雾算法摘要：暗通道先验去雾算法求得的的透射率比较精细，去雾效果优于大多数去雾算法。然而在暗通道求取过程中，最小值滤波的处理会使得暗色向外扩张，导致透射率扩张变大，使得去雾后的图像在边缘部分产生“光晕”现象。为了减弱光晕效应，利用形态学理论对粗略透射率进行腐蚀处理，腐蚀掉扩张变大的透射率，然后使用容差机制修复不符合暗原色先验的明亮区域透射率，再使用引导滤波精细化...
Matlab图像去雾教程及源码：暗通道与非均值滤波
资源摘要信息: "【图像去雾】暗通道和非均值滤波图像去雾【含Matlab源码 2011期】.zip" 本资源是一套关于图像去雾处理的Matlab源代码包，其中包含了主函数和其他相关的调用函数文件，能够有效地对图像进行去雾处理...
基于暗通道先验的图像去雾算法改进
weixin_50928346的博客
01-15 772
基于暗通道先验的图像去雾算法改进研究 　　摘要：暗通道先验去雾算法求得的的透射率比较精细，去雾效果优于大多数去雾算法。然而在暗通道求取过程中，最小值滤波的处理会使得暗色向外扩张，导致透射率扩张变大，使得去雾后的图像在边缘部分产生“光晕”现象。为了减弱光晕效应，利用形态学理论对粗略透射率进行腐蚀处理，腐蚀掉扩张变大的透射率，然后使用容差机制修复不符合暗原色先验的明亮区域透射率，再使用引导滤波精细化透射率，最后利用去雾模型复原图像。实验表明，改进后的算法去雾效果更佳、去雾速度更快，具有更强的鲁棒性。
基于MATLAB的暗通道先验图像去雾
pytorchCode的博客
09-16 406
暗通道先验是一种常用的图像去雾方法，它利用图像中的暗通道来估计场景中的雾浓度，并通过去除雾霾来恢复清晰的图像。然后，从模糊的暗通道图像中提取真实的暗通道图像，通过选择每个像素的RGB通道中的最小值。选择真实暗通道图像中像素值较高的一部分作为有雾区域的候选区域，并从候选区域中选择最亮的像素作为估计的大气光值。基于暗通道先验的图像去雾算法的核心思想是，通过寻找图像中的暗通道来估计场景中的雾浓度。其中，J是恢复的无雾图像，I是原始有雾图像，A是估计的大气光值，t是估计的雾浓度。函数对输入的有雾图像进行去雾处理。
基于matlab与暗通道先验的图像去雾算法设计与实现
07-12
基于matlab与暗通道先验的图像去雾算法设计与实现
基于Matlab的暗通道先验算法图像去雾
ByteJolt的博客
08-06 339
min[rgb] = J(x) (1-alpha*min(dark_channel)), 其中J(x)是输入图像的暗通道，alpha是一个可调参数（一般取0.1-0.2），dark_channel是指所有像素的暗通道最小值。估计大气光A：通过暗通道图，找到所有像素的暗通道的全局最大值，且像素点rgb中的任意一个值rgb[i]与该暗通道值相等，则可以认为该像素属于雾区域。其中w是一个可调参数（一般取0.95），rgb_c是雾霾区域内的颜色值，A是上一步求出的全局大气光。% 找到所有像素的暗通道的全局最大值。
基于暗通道优先算法的去雾应用Matlab
热门推荐
沈春旭的博客
02-24 2万+
理论见博客： http://www.cnblogs.com/changkaizhao/p/3266798.html http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3281703.html 由于课程作业的需要，仅仅进行简单研究。 1.主函数 clc; clear all; close all; J = imread('4.jpg'); J = doubl
暗通道先验图像去雾算法——Matlab代码与测试
weixin_45646929的博客
05-26 6872
参考论文：He K M, Sun J, Tang X O. Single image haze removal using dark channel prior [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2011, 33(12): 2341-2353. 获取大气光值和透射率，是暗通道先验去雾模型的灵魂。 ———写在前面 1、相关代码 close all;clear all w0=0.65; %0.65 .
基于MATLAB的暗通道图像去雾算法
2301_79331387的博客
09-10 420
暗通道先验是一种常用的图像去雾方法，它基于一个简单但有效的观察结果：在绝大多数情况下，室外自然图像的局部区域总是存在一个较暗的通道。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于暗通道先验的图像去雾算法。暗通道图像去雾算法的核心思想是利用图像中的暗通道先验来估计场景中的全局大气光照以及雾的浓度。因此，通过分析图像的暗通道，我们可以估计出全局大气光照和雾的浓度，然后利用这些估计值进行去雾处理。通过分析图像中的暗通道，我们可以估计出全局大气光照和雾的浓度，并利用这些估计值对雾霾图像进行去雾处理。
图像去雾算法：基于Matlab的暗通道先验
CodeGu的博客
09-15 263
图像去雾是计算机视觉领域中一个重要的任务，其目标是从含有雾霾的图像中恢复出清晰的视觉信息。暗通道先验是一种常用的图像去雾方法，它基于一个观察到的现象：在大多数户外自然图像中，至少有一个像素的RGB通道值在无雾情况下是接近于零的。通过计算暗通道图像、估计全局大气光值、估计透射率以及恢复无雾图像，我们能够从含有雾霾的图像中还原出更清晰的视觉信息。使用Matlab的imread函数读取待去雾的图像，将其存储为一个三维矩阵，表示图像的红、绿、蓝三个通道。图像去雾算法：基于Matlab的暗通道先验。
Matlab实现暗通道去雾算法
学习使你进步。
06-28 483
在实现中，我们可以选择暗通道图像中亮度最高的点作为大气光。暗通道是指在任意光照条件下，图像中具有最小值或接近最小值的通道。我们需要分别计算每个通道的暗通道，然后取三个通道中的最小值作为最终的暗通道。从实验结果来看，暗通道去雾算法具有较好的去雾效果，并且可以在Matlab中轻松实现。其中，bright表示需要选择的亮度最高点的比例，通常取0.1-1之间的数值。其中，wsize表示最小值滤波的窗口大小，A表示输入图像的大气光值。最后，我们可以将原始图像、暗通道图像和去雾后的图像进行展示。
【图像去雾】基于暗通道先验结合引导滤波实现图像去雾附Matlab代码
最新发布
m0_60703264的博客
05-15 610
雾霾天气会严重影响图像的清晰度，降低图像的视觉质量，影响图像的后续处理。因此，图像去雾技术成为了图像处理领域的重要研究方向之一。本文将介绍一种基于暗通道先验结合引导滤波的图像去雾方法，该方法能够有效地去除图像中的雾霾，恢复图像的清晰度。1. 暗通道先验暗通道先验是图像去雾领域中的一种重要先验知识，它描述了无雾图像中，像素点的最小值通常很小，而雾霾图像中，由于雾霾的散射作用，像素点的最小值会变得更大。1.1 暗通道的定义其中，x 表示图像中的像素点坐标，y 表示该像素点周围的邻域像素点坐标。
基于MATLAB GUI的暗通道图像去雾算法
IELLQUI9的博客
09-24 165
图像去雾是计算机视觉领域中一个重要的任务，其目标是从具有雾霾或模糊效果的图像中恢复出清晰的图像。实现图像去雾算法：在去雾按钮的回调函数中，编写MATLAB代码来实现基于暗通道先验的图像去雾算法。创建MATLAB GUI界面：使用MATLAB的GUI工具，创建一个包含图像加载按钮、图像显示窗口和去雾按钮的用户界面。选择完毕后，将加载的图像显示在图像显示窗口中。显示去雾结果：将去雾后的图像显示在图像显示窗口中，供用户查看和比较。图像去雾按钮回调函数：为去雾按钮添加回调函数，以实现图像去雾算法。
基于Matlab的非局部均值滤波SAR图像去斑算法
本文件所描述的是基于Matlab编写的非局部均值滤波算法，专门用于SAR图像的去斑处理，其核心实现依赖于for循环结构，具有较高的可读性和调试便利性，适用于科研教学与工程实践。 SAR图像（Synthetic Aperture Radar ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值