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【图像去雾】图像去雾质量评价(可见变比、平均梯度、饱和像素百分比)【含Matlab源码 3817期】
2024-12-26 12:56

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1.3 暗通道先验图像去雾处理
图像去雾的目标是将传感器接收到的有雾图像利用获得的有用信息通过去雾还原出清晰图像。暗通道先验图像去雾处理是根据暗通道原理获取先验知识,再利用有雾图像退化模型实现图像去雾效果。

1.3.2 估算环境光照强度
暗通道图像中灰度值越高的区域云雾越厚,在输入图像中位于这部分区域的]像素灰度值越接近于环境光照强度。估算环境光照强度首先需要找到暗通道图像中灰度值最高并占图像总像素数量01%的像素点,记录它们对应的坐标索引,然后根据坐标索引在输入的有雾图像中找到对应像素点,计算有雾图像中对应像素点的灰度平均值作为环境光照强度A。

if nargin<1
error(‘not enough argument’)
end
if nargin<2
S=7;
end
if nargin<3
percentage=5;
end

[nl,nc,dd]=size(I1);

%%% 4-neighborhood pixels
seh=[0 1 0;0 1 0;0 0 0];
seg=[0 0 0;1 1 0;0 0 0];

%%% minimum and maximum calculation
I1pad= padarray(I1,[3 3],‘symmetric’);

Igmin11=imerode(I1pad,seg,‘full’);% ʴ
Ihmin11=imerode(I1pad,seh,‘full’);
Igmax11=imdilate(I1pad,seg,‘full’);%
Ihmax11=imdilate(I1pad,seh,‘full’);

Igmin1=Igmin11(3+(1:nl),3+(1:nc));
Ihmin1=Ihmin11(3+(1:nl),3+(1:nc));
Igmax1=Igmax11(3+(1:nl),3+(1:nc));
Ihmax1=Ihmax11(3+(1:nl),3+(1:nc));

%%% pads image and minimum and maximum matrix
I1pad= padarray(I1,[S S],‘symmetric’);

Igmin1pad= padarray(Igmin1,[S S],‘symmetric’);
Ihmin1pad= padarray(Ihmin1,[S S],‘symmetric’);
Igmax1pad= padarray(Igmax1,[S S],‘symmetric’);
Ihmax1pad= padarray(Ihmax1,[S S],‘symmetric’);

%%% Initialization
Is=zeros(S,S);
Mask=false(nl+2S,nc+2S);
Crr=zeros(nl+2S,nc+2S);
s=1;
percentage=percentage/2;

h = waitbar(0,‘Please wait…’);

%%% subwindow of size S*S
for ii=1:round(S/2):nl
for jj=1:round(S/2):nc

 
 
 
 

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]孙希延,陶堃,黄建华,时慧恩.基于暗通道的自适应图像去雾算法[J].计算机仿真. 2022,39(06)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

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8 电力系统方面
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9 元胞自动机方面
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