1.MATLAB典型去雾算法
2.Matlab直方图+retinex+暗通道图像去雾详细解析 参考源码 gui界面

MATLAB典型去雾算法

       本节主要介绍基于Retinex理论的去雾雾霭天气图像增强及其实现。

       Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的算法缩写）理论是一种基于人类视觉系统的图像增强理论，其核心内容是源码物体的颜色是由物体对不同波长光线的反射能力决定的，而不是去雾由反射光的绝对强度决定的，且物体的算法色彩具有恒常性。Retinex理论通过将图像分解为反射物体图像和入射光图像，源码三草两木溯源码在哪个位置实现图像增强。去雾

       实现步骤包括：通过取对数方法分离照射光分量和反射光分量；使用高斯模板对原图像进行低通滤波；在对数域中，算法通过减法操作实现高频增强；对高频增强图像取反对数得到增强图像；最后进行对比度增强，源码得到最终结果图像。去雾

       为了提高图像增强效果，算法D Jobson等人提出了多尺度Retinex算法。源码该算法通过引入尺度权重因子和色彩恢复因子C，去雾能产生包含色调再现和动态范围压缩的算法输出图像。色彩恢复因子C用于调整三个颜色通道之间的源码比例，消除图像局部区域对比度增强导致的颜色失真，使得最终图像在视觉感知下显得极其逼真。

       实现步骤包括：对图像的R、G、操盘公式指标源码B三个分量分别进行对数变换、二维傅里叶变换和高斯滤波；计算色彩恢复系数，调整三个颜色通道的比例；在对数域中进行高频增强；对增强后的图像进行灰度拉伸和对比度增强；融合R、G、B三个分量，得到最终增强图像。

       例程1.3.1展示基于Retinex理论的雾霭天气图像增强的MATLAB程序，通过程序运行可直观理解基本原理。例程1.3.2进一步展示了基于Retinex理论进行雾霭天气增强的java底层源码注解MATLAB程序，包含多尺度和色彩恢复的实现，通过对比原始图像和增强后的图像，可明显观察到雾霭天气图像的显著改善。

Matlab直方图+retinex+暗通道图像去雾详细解析 参考源码 gui界面

       暗通道去雾原理基于何恺明提出的暗通道先验去雾算法。该算法发现，无雾图像中，每一幅图像的RGB三个颜色通道中，总有一个通道的灰度值很低，几乎趋向于0。优级队列指标源码该原理的数学表达式为：暗通道的灰度值 = min(R, min(G, B))。基于此先验知识，通过计算图像的暗通道，可以有效地去除雾气，恢复清晰的图像。

       Retinex理论，始于Land和McCann在世纪年代的一系列贡献。其核心思想是，人眼感知到的手机屏幕监控源码颜色和亮度不仅取决于入射光的绝对强度，还与周围环境的颜色和亮度有关。Land设计Retinex一词，旨在表明视觉系统的特性可能与视网膜和大脑皮层有关，或二者皆有。Retinex理论的基本假设是，原始图像S是光照图像L和反射率图像R的乘积。在处理图像时，通常将图像转换至对数域，以将乘积关系转换为和的关系。核心目标是估计光照L，从而分解出反射率R，消除光照不均的影响，改善图像的视觉效果。

       Retinex理论的一个经典应用是图像增强，目的是从原始图像S中估计出光照L，并通过去除L分量，得到原始反射分量R。该过程通常涉及将图像转换至对数域，然后通过特定算法估计L，最终得到R。这一过程与降噪相似，关键在于合理假设图像的构成，合理估计并去除图像中的噪声分量。

       对于初次接触Retinex理论的读者，理解其核心在于合理地假设图像的构成，并通过估计和去除噪声分量来改善图像质量。在极端情况下，可以假设图像中的光照分量是均匀且缓慢变化的，从而通过简单的均值计算来估计光照。为了验证这一理解，可以设计一个简单的算法流程，包括图像变换至对数域、去除加性分量的归一化、以及反变换回实数域。