matlab 负相关去雾处理如何实现

jianqi_zhen 2014-06-20 03:06:45

利用MATLAB进行图像去雾处理，利用负相关的方法，最好有参考代码以供学习。

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plokm12332123 2014-07-09

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可以参考高级图像去雾算法的快速实现。 http://blog.csdn.net/laviewpbt/article/details/11555877

包含实现经典去雾算法MATLAB文件，运行quwu.m文件可达到较好的图像去雾效果，并在资源中附相应实验图像。

内容概要：本文介绍了基于大气散射模型的雾天图像深度估计方法，重点利用暗通道先验原理在MATLAB中实现深度图的生成。通过计算暗通道、估计全局大气光、获取初始透射率，并采用引导滤波进行精细化处理，最终根据透射率与深度的负相关关系推导出深度图。文章提供了完整的MATLAB代码及各模块详细说明，涵盖关键步骤如暗通道计算、大气光选取、透射率优化和深度映射，帮助理解去雾算法中的核心环节。; 适合人群：具备基本图像处理知识和MATLAB编程能力的学生、研究人员或计算机视觉初学者；适合从事图像去雾、深度估计等相关方向的技术人员；使用场景及目标：①用于雾天环境下单幅图像的深度信息恢复；②辅助图像去雾算法中的透射率估计；③作为深度估计教学示例，深入理解暗通道先验与大气散射模型的实际应用；阅读建议：学习时应结合代码逐段运行并观察中间结果（如暗通道、透射率图、深度图），理解每一步的物理意义；建议调整patch_size、beta、omega等参数对比效果差异，以掌握参数对深度估计精度的影响。

MATLAB图像去雾霭算法及其实现摘要雾霭等天气条件下获得的图像，具有图像不清晰，颜色失真等等一些图像退化的现象，直接影响了视觉系统的发挥。因此，为了有效的改善雾化图像的质量，降低雾霭等天气条件下造成户外系统成像的影响，对雾霭图像进行有效的去雾处理显得十分必要。本设计提出了三种图像去雾算法，一种是基于光照分离模型的图像去雾算法；一种是基于直方图均衡化的图像去雾算法；还有一种是基于暗原色...

图像去雾技术旨在从受大气散射影响的雾霾图像中恢复清晰的场景辐射信息，提升视觉感知质量。其核心目标是消除由悬浮颗粒引起的光照衰减与颜色偏移，增强图像对比度和细节可见性。该技术广泛应用于智能交通监控、遥感成像、自动驾驶环境感知等领域，在低能见度条件下保障系统可靠性。设原始无雾图像为 $ J(x) \in \mathbb{R}^3 $，其中 $ x $ 表示像素坐标，则其暗通道定义如下：其中：- $ \Omega(x) $ 是以 $ x $ 为中心的局部矩形窗口；

遥感与测绘：处理受云雾影响的遥感影像，获取更准确的地表信息，用于土地利用监测、地理信息更新等。3. 多尺度引导滤波细化透射率：将雾天图像与初步估计的透射率分别构建多尺度表示，在每个尺度上以雾天图像为引导图像，对透射率粗估计值进行引导滤波细化，得到不同尺度下更为精准的透射率估计值ti(x)，其中i表示不同尺度。在户外拍摄的图像和视频常常受到雾气的影响，导致画面清晰度下降、色彩暗淡、对比度降低，细节信息大量丢失，这不仅严重影响视觉观感，还限制了其在诸多领域的应用，如安防监控、智能交通、遥感测绘以及户外摄影等。

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