图像去雾程序.zip

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有雾图像会导致系统辨识度低、无法识别等问题,极大地降低系统的工作性能和成像效果。目前的去雾算法有三种,分别是直方图去雾法、何凯明的暗通道法和单尺度同态滤波方法。
图象去雾程序.zip
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内容介绍
clc; close all; J = imread('E:\matlabProject\图象去雾程序\pictures\4.jpg'); J = double(J); J = J ./255 ; figure(1); imshow(J); % 求暗通道图像 Jdark = min(min()); Jdark = Idark(J); figure(2);imshow(Jdark,[]); %本代码采用梯度导向滤波对透射率进行细化 Jdark = gradient_guidedfilter(Jdark,Jdark, 0.04); figure(3);imshow(Jdark,[]); % 大气物理模型 J = I*t + A*(1-t) 【直接衰减项】+【大气光照】 % 透射率 t与深度的关系 t=exp(-a*depth) w = 0.95; %雾的保留系数womega Jt = 1 - w*Jdark; %求解透射率 % 求解全局大气光照 % 1.首先对输入的有雾图像I求解其暗通道图像Jdark。 % 2.选择Jdark总像素点个数千分之一(N/1000)个最亮的像素点,记录像素点(x,y)坐标 % 3.根据点的坐标分别在原图像J的三个通道(r,g,b)内找到这些像素点并加和得到(sum_r,sum_g,sum_b). % 4.Ac=[Ar,Ag,Ab]. 其中Ar=sum_r/N; Ag=sum_g/N; Ab=sum_b/N. [m,n,~] = size(J); %向小取整 N = floor( m*n./1000 ); MaxPos = [0,0]; % 初始化 for i=1:1:N MaxValue = max(max(Jdark)); [x,y] = find(Jdark==MaxValue); Jdark(Jdark==MaxValue) = 0; %最大值置零,寻找下一次次大值 %检查长度 MaxPos = vertcat(MaxPos,[x,y]); Cnt = length(MaxPos(1)); if Cnt > N break; end end MaxPosN = MaxPos(2:N+1,:); Rsum = 0; Jr = J(:,:,1); Gsum = 0; Jg = J(:,:,2); Bsum = 0; Jb = J(:,:,3); for j=1:1:N Rsum = Rsum + Jr(MaxPosN(j,1),MaxPosN(j,2)); Gsum = Gsum + Jg(MaxPosN(j,1),MaxPosN(j,2)); Bsum = Bsum + Jb(MaxPosN(j,1),MaxPosN(j,2)); end Ac = [Rsum/N, Gsum/N, Bsum/N]; % 求解清晰的图像 % 根据 J = I*t + A*(1-t) I = (J-A)/Jt + A Iorg = zeros(m,n,3); for i = 1:1:m for j = 1:1:n for k = 1:1:3 Iorg(i,j,k) = (J(i,j,k)-Ac(k)) ./ Jt(i,j) + Ac(k); end end end figure(4); imshow(Iorg,[]);
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