MATLAB去雾的算法及实现

本文介绍了基于Retinex理论的雾霭天气图像增强算法,包括基本原理、步骤和程序实现。通过高斯模板卷积和对数域图像处理,实现了去雾效果,但在不同雾度场景下表现不一。

一、原理

本次试验使用Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。

1)基本原理

Retinex(视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写)理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统(Human Visual System)的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land(埃德温•兰德)于1971年提出的一种被称为的色彩的理论,并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法 Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波(红)、中波(绿)和短波(蓝)光线的反射能力决定的,而不是由反射光强度的绝对值决定的;物体的色彩不受光照非均性的影响,具有一致性,即Retinex理论是以色感一致性(颜色恒常性)为基础的。

根据Edwin Land提出的理论,一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像:反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y),其原理示意图如图1所示。


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图1 原理示意图

对于观察图像S中的每个点(x,y),用公式可以表示为:

S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) (1.3.1)

实际上,Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R,也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本形态。

2)基本步骤

步骤一:利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离,即:

S'(x,y)=r(x,y)+l(x,y)=log(R(x,y))+log(L(x,y));

步骤二

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