%% MSR % I=imread('C:\Users\sensen\Desktop\雾霾天气素材\1.jpg'); wu1 = rgb2gray(I); fr=I(:,:,1); fg=I(:,:,2); fb=I(:,:,3); mr=im2double(fr); mg=im2double(fg); mb=im2double(fb); n=141;%定义模板大小。 kid=141； n1=floor((n+1)/2);%确定中心 a1=60; %定义标准差（尺度） kid=60； for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a1*a1))/(pi*a1*a1); %高斯函数。 end end nr1=imfilter(mr,b,'conv','replicate'); ng1=imfilter(mg,b,'conv','replicate'); nb1=imfilter(mb,b,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur1=log(nr1); ug1=log(ng1); ub1=log(nb1); tr1=log(mr+eps);tg1=log(mg+eps);tb1=log(mb+eps); yr1=(tr1-ur1)/3;yg1=(tg1-ug1)/3;yb1=(tb1-ub1)/3; a2=10; %定义标准差（尺度） for i=1:n for j=1:n a(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a2*a2))/(pi*a2*a2); %高斯函数。 end end nr2=imfilter(mr,a,'conv','replicate'); ng2=imfilter(mg,a,'conv','replicate'); nb2=imfilter(mb,a,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur2=log(nr2);ug2=log(ng2);ub2=log(nb2); tr2=log(mr+eps);tg2=log(mg+eps);tb2=log(mb+eps); yr2=(tr2-ur2)/3;yg2=(tg2-ug2)/3;yb2=(tb2-ub2)/3; a3=150; %定义标准差（尺度）kid=150； for i=1:n for j=1:n e(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a3*a3))/(pi*a3*a3); %高斯函数。 end end nr3=imfilter(mr,e,'conv','replicate'); ng3=imfilter(mg,e,'conv','replicate'); nb3=imfilter(mb,e,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur3=log(nr3);ug3=log(ng3);ub3=log(nb3); tr3=log(mr+eps);tg3=log(mg+eps);tb3=log(mb+eps); yr3=(tr3-ur3)/3;yg3=(tg3-ug3)/3;yb3=(tb3-ub3)/3; dr=yr1+yr2+yr3;dg=yg1+yg2+yg3;db=yb1+yb2+yb3; cr=im2uint8(dr); cg=im2uint8(dg); cb=im2uint8(db); z=cat(3,cr,cg,cb); wu2 = rgb2gray(z); figure(2) subplot(2,2,1), imshow(I);title('原图'); subplot(2,2,2), imshow(z);title('MSR去雾后'); subplot(2,2,3), imhist(wu1);title('原图-灰度'); subplot(2,2,4), imhist(wu2);title('SSR去雾后-灰度');

这段代码实现了 MSR (Multi-Scale Retinex) 算法的图像去雾，以下是代码的解释： 1. 读取输入图像，转换为灰度图像。 2. 对 R、G、B 三个通道分别进行 MSR 算法处理，得到三个去雾图像。 3. 将三个去雾图像合并，得到最终的去雾图像。 4. 显示原图、去雾图像以及两者的灰度直方图。 需要注意的是，这段代码中 MSR 算法的具体实现部分使用了高斯滤波器对图像进行平滑处理，并计算图像的对数值，以增强图像的细节。另外，这里的 MSR 算法实现只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。 同时，这段代码中 SSR 去雾后灰度直方图的绘制有误，应该是针对 MSR 去雾后的灰度直方图。可以将第 18 行的 `SSR去雾后` 改为 `MSR去雾后`。 以下是代码的修改建议： ```matlab % 读取输入图像，转换为灰度图像 I = imread('C:\Users\sensen\Desktop\雾霾天气素材\1.jpg'); wu1 = rgb2gray(I); % 分离 R、G、B 三个通道 fr = I(:,:,1); fg = I(:,:,2); fb = I(:,:,3); % 对每个通道分别进行 MSR 算法处理，得到三个去雾图像 mr = im2double(fr); mg = im2double(fg); mb = im2double(fb); n = 141; % 定义模板大小 kid = 141; n1 = floor((n+1)/2); % 确定中心 a1 = 60; % 定义标准差（尺度） for i = 1:n for j = 1:n b(i,j) = exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a1*a1))/(pi*a1*a1); % 高斯函数 end end nr1 = imfilter(mr, b, 'conv', 'replicate'); ng1 = imfilter(mg, b, 'conv', 'replicate'); nb1 = imfilter(mb, b, 'conv', 'replicate'); % 卷积滤波 ur1 = log(nr1); ug1 = log(ng1); ub1 = log(nb1); tr1 = log(mr+eps); tg1 = log(mg+eps); tb1 = log(mb+eps); yr1 = (tr1-ur1)/3; yg1 = (tg1-ug1)/3; yb1 = (tb1-ub1)/3; a2 = 10; % 定义标准差（尺度） for i = 1:n for j = 1:n a(i,j) = exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a2*a2))/(pi*a2*a2); % 高斯函数 end end nr2 = imfilter(mr, a, 'conv', 'replicate'); ng2 = imfilter(mg, a, 'conv', 'replicate'); nb2 = imfilter(mb, a, 'conv', 'replicate'); % 卷积滤波 ur2 = log(nr2); ug2 = log(ng2); ub2 = log(nb2); tr2 = log(mr+eps); tg2 = log(mg+eps); tb2 = log(mb+eps); yr2 = (tr2-ur2)/3; yg2 = (tg2-ug2)/3; yb2 = (tb2-ub2)/3; a3 = 150; % 定义标准差（尺度） kid = 150; for i = 1:n for j = 1:n e(i,j) = exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a3*a3))/(pi*a3*a3); % 高斯函数 end end nr3 = imfilter(mr, e, 'conv', 'replicate'); ng3 = imfilter(mg, e, 'conv', 'replicate'); nb3 = imfilter(mb, e, 'conv', 'replicate'); % 卷积滤波 ur3 = log(nr3); ug3 = log(ng3); ub3 = log(nb3); tr3 = log(mr+eps); tg3 = log(mg+eps); tb3 = log(mb+eps); yr3 = (tr3-ur3)/3; yg3 = (tg3-ug3)/3; yb3 = (tb3-ub3)/3; dr = yr1 + yr2 + yr3; dg = yg1 + yg2 + yg3; db = yb1 + yb2 + yb3; % 将三个去雾图像合并 cr = im2uint8(dr); cg = im2uint8(dg); cb = im2uint8(db); z = cat(3, cr, cg, cb); wu2 = rgb2gray(z); % 显示原图、去雾图像以及两者的灰度直方图 figure(2) subplot(2,2,1), imshow(I); title('原图'); subplot(2,2,2), imshow(z); title('MSR去雾后'); subplot(2,2,3), imhist(wu1); title('原图-灰度'); subplot(2,2,4), imhist(wu2); title('MSR去雾后-灰度'); ```

根据所给的信息，可以使用以下代码计算F统计量和P值： ``` % 读取数据 A = xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx'); n = length(A); y = A(:, 2); x1 = A(:, 3); x2 = A(:, 4); % 计算拟合值和残差 b = [ones(n, 1), log(x1+x2)] \ y; y_hat = [ones(n, 1), log(x1+x2)] * b; e = y - y_hat; % 计算回归平方和和残差平方和 SSR = sum((y_hat-mean(y)).^2); SSE = sum(e.^2); % 计算F统计量和P值 k = 2; % 模型参数个数 df1 = k; % 回归自由度 df2 = n - k - 1; % 残差自由度 MSR = SSR / df1; MSE = SSE / df2; F = MSR / MSE; p = 1 - fcdf(F, df1, df2); ``` 其中，首先读取数据，并使用最小二乘法拟合回归模型，然后计算回归平方和和残差平方和，进而计算F统计量和P值。最后，将结果保存在变量`F`和`p`中。