能否提供一个MATLAB实现的暗通道先验(Dark Channel Prior, DCP)去雾算法的示例代码？

暗通道先验(Dark Channel Prior, DCP)是一种基于图像直方图分析的去雾算法。在MATLAB中实现DCP去雾，你需要做以下几个步骤： 1. **读取图像**： ```matlab img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你需要去雾的图片路径 ``` 2. **计算暗通道**： - 首先，从每个像素点选取颜色分量（通常选择RGB三色），然后计算对应通道的最小值作为该点的暗通道值。 ```matlab I = rgb2gray(img); darkChannel = min(I, [], 3); % 对每个像素取三个通道中的最小值 ``` 3. **设定阈值**： - 确定一个阈值来区分前景和背景。这一步可以根据经验调整。 ```matlab threshold = graythresh(darkChannel); % 使用Otsu方法确定阈值 ``` 4. **估计透明度**： - 将暗通道与阈值比较，大于阈值的部分被视为雾气，小于等于阈值的部分被视为清晰部分。 ```matlab transparency = (darkChannel > threshold). * darkChannel; ``` 5. **去除雾气**： - 将透明度应用到原图像上，得到去雾后的结果。 ```matlab dehazedImg = img .* transparency ./ max(transparency(:)); ``` 6. **显示效果**： ```matlab figure; imshow(dehazedImg), title('Dehazed Image'); ``` 完整的代码可能会包含一些预处理步骤，比如对比度增强等，但以上基本流程足以实现基础的DCP去雾。

### 关于暗通道先验去雾算法的MATLAB代码实现 #### 暗通道先验理论概述 暗通道先验（Dark Channel Prior, DCP）是一种用于图像去雾的有效技术。该方法假设自然场景中的大部分局部区域至少有一种颜色分量具有较低值，即存在一个“暗通道”。通过估计大气光强度并计算透射率图，可以恢复清晰无雾的图像。 #### MATLAB 实现细节 以下是基于暗通道先验原理的一个简化版MATLAB代码实现： ```matlab function J = dehaze(I) % I 是输入有雾RGB图像 omega = 0.95; % 深度保留系数 t0 = 0.1; % 最小传输阈值 patchSize = 15; % 局部窗口大小 r = 7; % 寻找最大值时使用的半径 darkChannel = min(min(I(:,:,1),I(:,:,2)),I(:,:,3)); [rows, cols] = size(darkChannel); % 计算全局大气光照A [~, idx] = sort(-reshape(darkChannel, [], 1)); A = mean(reshape(I(idx(1:round(numel(idx)*0.001))), :, 3)); % 获取透射率t(x)，并进行软抠图操作 transmissionEstimate = estimateTransmission(I,A,r); refinedTransMap = guidedFilter(uint8(I*255), uint8(transmissionEstimate * 255), ... 'NeighborhoodRadius',patchSize,'Epsilon',0.001)/255; % 应用最小传输限制条件 transMap = max(refinedTransMap,t0); % 进行最终的去雾处理 normlzdImg = (I-A)/(ones(size(I)).*(transMap)+eps).*omega+A; % 输出结果 J = imadjust(normlzdImg,[],[],gamma=0.6); end function T = estimateTransmission(J,A,ksize) % 输入J是有雾图片，A是大气光亮度向量 windowMean = ones(ksize)/ksize^2; paddedImage = padarray((J./repmat(A,[size(J,1),size(J,2),1])),... floor([ksize/2;ksize/2]),'both'); localMinima = colfilt(paddedImage,[ksize ksize],'sliding',... @(x)min(x(:))); T = 1 - omega.*localMinima(end-ksize+2:end,end-ksize+2:end,:); end ``` 此段程序实现了基本的暗通道先验去雾流程[^4]。需要注意的是，在实际应用中可能还需要针对特定情况进行调整优化，例如不同环境下的参数微调等。