本文介绍了基于暗通道先验的图像去雾算法，该方法利用受雾图像中非天空区域存在低像素值的先验信息，估计雾密度并恢复图像细节。文中提供Matlab源码，通过估计暗通道、大气光、透射率，并使用导向滤波器平滑处理，实现从受雾图像到清晰图像的转换。
基于暗通道先验算法的图像去雾（附带Matlab源码）
图像去雾是计算机视觉领域中一个重要的任务，它的目标是从受雾影响的图像中恢复出清晰的景物细节。在这篇文章中，我们将介绍一种基于暗通道先验算法的图像去雾方法，并提供相应的Matlab源码。
暗通道先验算法是一种经典的图像去雾算法，它基于以下观察：在绝大多数非天空区域中，至少存在一个颜色通道的像素值非常低。这是因为雾霾会导致受雾图像中的像素值偏高，而非天空区域的像素值相对较低。该算法的基本思想是利用这一先验信息来估计雾密度，并通过去雾模型来恢复图像细节。
下面是基于暗通道先验算法实现图像去雾的Matlab源码：
function dehazed_image = dehaze(image, omega, t0, epsilon)
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