基于MATLAB的暗通道先验图像去雾

基于MATLAB的暗通道先验图像去雾

在计算机视觉领域中，图像去雾是一项重要的任务，它可以提高图像的可视性和质量。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。本篇文章将介绍如何使用MATLAB实现基于暗通道先验的图像去雾算法。

算法原理
暗通道是指在无雾图像中，任何一个像素的RGB通道中至少有一个通道的值非常低。这是因为在无雾的情况下，至少有一个通道的值在大多数像素处于接近于0的水平。而在有雾的图像中，由于光线的散射效应，每个像素的RGB通道值都会相对较高。

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。具体步骤如下：

1. 计算暗通道：
   首先，对输入的有雾图像进行均值滤波处理，得到模糊的暗通道图像。均值滤波可以有效地模糊图像并减小噪声的影响。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。

2. 估计大气光：
   在真实的暗通道图像中，像素值较高的区域通常对应于有雾的区域。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。

3. 估计雾浓度：
   根据估计的大气光值，计算每个像素的雾浓度。雾浓度可以通过原始有雾图像中的像