【图像去雾】基于NBPC和PA模型实现图像除雾附Matlab代码

本文介绍了计算机视觉中的图像去雾问题，着重讨论了NBPC和PA两种经典模型，包括它们的工作原理、Matlab实现示例以及在实际场景中的应用。

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🔥 内容介绍

图像去雾是计算机视觉中的一个重要问题。在许多场景下，由于天气等自然因素的影响，图像会带有雾霾，导致图像质量下降，影响视觉效果和后续处理的准确性。因此，图像去雾成为了计算机视觉领域的一个热门研究方向。

在图像去雾的研究中，NBPC和PA模型是两种经典的方法。本文将介绍这两种方法，并结合实例讲解如何使用这些模型实现图像除雾。

一、NBPC模型

NBPC模型是一种基于图像块的去雾方法。该方法首先将图像分成若干个块，然后对每个块进行处理，最终将处理后的块拼接成整张图像。

NBPC模型的具体处理过程如下：

对图像进行分块，将图像分成若干个大小相等的块。
对每个块进行处理。首先，计算出该块中像素的平均值和方差。然后，根据该块中像素的方差和像素值的分布情况，估计出该块中的雾浓度。
根据估计出的雾浓度，对该块进行去雾处理。具体来说，可以使用下面的公式：

��(�,�)=��(�,�)+�×(��(�,�)−��)

将处理后的块拼接成整张图像。

二、PA模型

PA模型是一种基于先验知识的去雾方法。该方法利用了雾霾图像中的物体边缘信息，通过先验知识来估计雾浓度，从而实现图像去雾。

PA模型的具体处理过程如下：

对图像进行预处理，提取出图像中的边缘信息。可以使用一些经典的边缘检测算法，如Canny算法、Sobel算法等。
利用边缘信息，估计出图像中的雾浓度。具体来说，可以使用下面的公式：

�(�,�)=log⁡(�(�,�))−log⁡(�(�,�))log⁡(�(�,�))

📣 部分代码

% Gray level example of visibility restorationim=double(imread('PISTEB00738S.pgm'))/255.0;sv=2*floor(max(size(im))/25)+1;% ICCV'2009 paper result (NBPC)res=nbpc(im,sv,0.95,-1,1,1.0);figure;imshow([im, res],[0,1]);title('原始图像和NBPC模型去雾图像');   % % IV'2010 paper result (NBPC+PA)res2=nbpcpa(im,sv,0.95,-1,1,1.0,70,200);figure;imshow([im, res2],[0,1]);title('原始图像和NBPC+PA模型去雾图像'); % Color example of visibility restorationim=double(imread('sweden.jpg'))/255.0;sv=2*floor(max(size(im))/50)+1;% ICCV'2009 paper result (NBPC)res=nbpc(im,sv,0.95,0.5,1,1.3);figure;imshow([im, res],[0,1]);title('原始图像和NBPC模型去雾图像');% IV'2010 paper result (NBPC+PA)res2=nbpcpa(im,sv,0.95,0.5,1,1.3,205,300);figure;imshow([im, res2],[0,1]);title('原始图像和NBPC+PA模型去雾图像');