2024年1月6日发(作者：)
MATLAB典型去雾算法代码
一、去雾算法简介
去雾算法是指利用图像处理技术，对有雾的图像进行处理，使得雾霾等干扰因素去除，从而得到更加清晰的图像。目前，有许多不同的去雾算法，其中，传统的能量最小化模型和暗通道先验模型是常用的两种方法。本文主要介绍这两种典型的去雾算法的MATLAB代码实现。
二、传统能量最小化模型
传统能量最小化模型的基本思路是通过最小化图像中雾霾带来的能量损失，来还原原始的无雾图像。该算法的实现步骤如下：
1.获取原始图像和透射率图
首先，需要获取有雾图像和对应的透射率图。透射率图描述了经过雾霾后，光线传输的衰减程度，可以通过以下公式计算：
t(x)=1-omega cdot min(R,G,B)
其中，R、G、B是当前像素的三个通道的颜色值，ω是一个常数，用来控制光线的全局衰减程度。在MATLAB中，可以使用以下代码来获取透射率图：
img = imread('foggy_');
omega = 0.95;
t = 1 - omega * min(img,[],3);
2.计算能量函数
接下来，需要计算能量函数。传统能量最小化模型采用的是双边能量函数，其计算公式如下：
E_{b}(I)=-ln(I_{d}(x))+lambda sum_{yin S(x)}[ln(I_{d}(x))-ln(I_{d}(y)))]^{2}
其中，Id表示透射率图，S(x)表示与像素点x相邻的像素点集合，λ是常数。在MATLAB中，可以使用以下代码来计算双边能量函数：
lambda = 0.5;
J = im2double(img);
for i=1:3
J(:,:,i) = guidedfilter(J(:,:,i), t, 10, 0.001);
end
J = (img - J) ./ (1 - t);
output = exp(-lambda * sum(log(max(output, 1e-20)), 3));
3.求解优化问题
最后，通过求解能量函数的优化问题，即可得到去雾后的图像。该问题可以使用快速平均迭代算法（Fast Approximate Energy Minimization via Iterative Soft
Thresholding，FASR）来求解。在MATLAB中，可以使用以下代码来实现：
iter = 50;
gamma = 5;
for i=1:iter
output = image_dehaze(output, img, gamma, lambda, t);
gamma = gamma / 2;
end
三、暗通道先验模型
暗通道先验模型可以通过观察原始图像中的局部像素，来预测透射率，从而还原无雾图像。其实现步骤如下：
1.获取原始图像和暗通道图
首先，需要获取原始的有雾图像和其对应的暗通道图。暗通道图是指在某个区域内的一个像素的最小通道值，通常为RGB颜色空间中的最小值。在MATLAB中，可以使用以下代码来获取暗通道图：
img = imread('foggy_');
winSize = 15;
J_dark = min(filterDarkChannel(img,winSize), [], 3);
2.估计透射率
通过暗通道先验，可以得到全局透射率t的一个近似值。在MATLAB中，可以使用以下代码来计算：
omega = 0.95;
t = 1 - omega * (J_dark ./ 255);
3.提取无雾图像
最后，根据透射率t和原始图像，可以提取出无雾图像。具体的计算公式如下：
J(x)=(I(x)-A)/t(x)+A
其中，A表示大气光。在MATLAB中，可以使用以下代码来实现：
t0 = 0.1;
A = getAtmosphere(img, J_dark, t0);
J = zeros(size(img));
for i=1:3
J(:,:,i) = (img(:,:,i)-A(i)) ./ max(t, t0) + A(i);
end
四、总结
本文分别介绍了传统能量最小化模型和暗通道先验模型这两种典型的去雾算法，并给出了其MATLAB代码实现。这两种算法在实际场景中都有广泛的应用，读者可以根据自己的需求选择适合的算法进行使用。
发布者：admin，转转请注明出处：http://www.yc00.com/news/1704495126a1354526.html
评论列表（0条）