基于Matlab的颜色衰减先验去雾算法实现

基于Matlab的颜色衰减先验去雾算法实现

近年来，数字图像处理技术已经得到了飞速的发展，其中包括针对雾霾天气下图像质量的提高和修复。遥感图像、空气质量监控图像等场景下，由于大气因素的干扰，图像中会出现雾效应，从而影响图像的质量和清晰度。为了更好地解决这个问题，本文将介绍一种基于Matlab的颜色衰减先验去雾算法。

1. 算法原理

颜色衰减先验（Dark Channel Prior）是一种用于去除大气物质中光散射引起的雾霭干扰的图像去雾方法。该方法利用了自然场景中普遍存在的一个假设：即在一幅无雾图像中，当选择一个大小足够大的区域时，这个区域内至少有一个像素在三个通道（RGB）中的值是非常低的。因此，对于任何一幅具有雾霭干扰的图像，我们都可以找到这样的一个区域，并将其称之为暗通道（Dark Channel）。以这个区域的最小值作为它的强度，就可以得到整幅图像的暗通道图。

然后，我们需要估计大气光照（Atmospheric Light）的强度。一般来说，这个强度与暗通道的强度成正比，而且其颜色也比较亮。因此，我们可以通过找到图像中所有暗通道像素的最大值来近似地估计大气光照。接着，我们使用物理模型来计算这些已知的大气光照引起的图像颜色衰减。

2. 算法实现

在Matlab