MATLAB可视化实战系列（二十五）-MATLAB基于直方图的图像去雾

前言

       直方图是图像的一种统计表达形式，在一定程度上能够反映数学图像的概貌性描述，包括图像的灰度范围、灰度分布、整幅图像的亮度均值、阴暗对比度等，并可以此为基础进行分析来得出对图像进一步处理的重要依据。直方图均衡化也叫作直方图均匀化，就是把给定图像的直方图分布变换成均匀分布的直方图，是较为常用的灰度增强算法。直方图均衡化概括起来包括以下三个主要步骤。

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●预处理。输入图像，计算该图像直方图。

●灰度变换表。根据输入图像的直方图计算灰度值变换表。

●查表变换。执行变换x=H(x),表示对步骤1中得到的直方图使用步骤2得到的灰度值变换表进行查表变换操作，通过遍历整幅图像的每一个像元，将原始图像灰度值x放入变换表H(x)中，可得到变换后的新灰度值x'。

       根据信息论的相关理论，我们可以知道图像经直方图均衡化后，将会包含更多的信息量，进而能突出某些图像特征。下面就为大家介绍三种常用的图像去雾方法。

1.全局直方图处理

通过函数imread读取RGB图像，并通过维数m*n*3的矩阵来表示。其中，维数m*n表示图像的行数、列数信息，维数3表示图像的R、G、B三层通道数据。因此，全局直方图处理通过对RGB图像的R、G、B三层通道分别进行直方图均衡化，再整合到新的图像的方式来进行。

%全局直方图I=imread('photo1.jpg');R=I(:,:,1);G=I(:,:,2);B=I(:,:,3);