图像去雾：MATLAB图像处理还原清晰视野

 # 1. 图像去雾的理论基础 图像去雾旨在从受雾影响的图像中恢复清晰的场景，消除雾霾造成的能见度下降。本节将介绍图像去雾的理论基础，包括： - **雾的形成原理：**雾是由悬浮在空气中的微小水滴或冰晶引起的，这些微粒散射和吸收光线，导致图像模糊不清。 - **图像退化模型：**受雾影响的图像可以通过以下退化模型表示：`I = J * t + A * (1 - t)`，其中 `I` 是观察到的图像，`J` 是无雾图像，`t` 是透射率，`A` 是大气光。 - **暗通道先验：**暗通道先验指出，在自然图像中，局部图像块的暗通道（最小值）通常接近于零，即使在有雾的情况下也是如此。 # 2. MATLAB图像去雾算法 MATLAB是一种强大的技术计算语言，它提供了广泛的图像处理功能，使其成为图像去雾算法开发和实现的理想平台。本章将介绍两种流行的MATLAB图像去雾算法：基于暗通道先验的去雾算法和基于深度学习的去雾算法。 ### 2.1 基于暗通道先验的去雾算法 #### 2.1.1 暗通道先验的原理 暗通道先验是一种基于图像中局部对比度分布的图像去雾模型。它假设雾霾图像中的每个局部区域都包含一个暗通道，即图像中所有像素的最小值。在雾霾图像中，暗通道通常被雾霾遮挡，导致其值接近于零。 #### 2.1.2 暗通道先验去雾算法的步骤 基于暗通道先验的去雾算法包括以下步骤： 1. **计算暗通道：**对于图像中的每个局部窗口，计算窗口内所有像素的最小值，得到暗通道图像。 2. **估计大气光：**大气光是雾霾图像中最亮的像素，通常位于图像的边缘。通过对暗通道图像进行形态学操作，可以估计大气光。 3. **恢复透射率：**透射率表示雾霾图像中每个像素的可见度。通过暗通道图像和大气光，可以恢复透射率。 4. **恢复原始图像：**通过透射率和大气光，可以恢复原始图像。 ### 2.2 基于深度学习的去雾算法 #### 2.2.1 深度学习在图像去雾中的应用 深度学习是一种机器学习技术，它使用多层神经网络来学习复杂的数据模式。在图像去雾中，深度学习模型可以从有雾图像和对应的无雾图像中学习去雾映射。 #### 2.2.2 基于深度学习的去雾算法模型 基于深度学习的去雾算法通常采用编码器-解码器架构。编码器将有雾图像编码为一个低维特征表示，解码器将特征表示解码为无雾图像。 ```matlab % 导入有雾图像 im = imread('hazy_image.jpg'); % 创建深度学习去雾模型 model = createDeepDehazeModel(); % 去雾图像 dehazed_im = predict(model, im); % 显示结果 imshowpair(im, dehazed_im, 'montage'); **代码逻辑分析：** * `imread`函数读取有雾图像。 * `createDeepDehazeModel`函数创建深度学习去雾模型。 * `predict`函数使用模型对有雾图像进行去雾。 * `imshowpair`函数显示有雾图像和去雾图像的对比结果。 **参数说明：** * `im`：有雾图像。 * `model`：深度学习去雾模型。 * `dehazed_im`：去雾图像。 # 3. MATLAB图像去雾实践 ### 3.1 图像去雾算法的实现 #### 3.1.1 暗通道先验去雾算法的MATLAB实现 暗通道先验去雾算法在MATLAB中实现相对简单，主要步骤如下： 1. **读取图像并转换为灰度图：** img = imread('foggy_image.jpg'); gray_i ```