基于Matlab的图像去雾系统(四种方法)关于图像去雾的基本算法代码的集合,方法包括局部直方图均衡法、全部直方图均衡法、暗通道先验法、Retinex增强。
基于Matlab的图像去雾系统(四种方法)
关于图像去雾的基本算法代码的集合,方法包括局部直方图均衡法、全部直方图均衡法、暗通道先验法、Retinex增强。
所有代码整合到App designer编写的GUI界面中,包括导入图片,保存处理好的图片,处理前以及处理后的灰度直方图。
代码都有详细而好懂的注释,提供一些测试图片,运行app1.mlapp即可

项目名称:Matlab图像去雾系统
技术栈:
- Matlab:使用Matlab语言进行编程,利用其强大的图像处理工具箱。
- App Designer:Matlab提供的图形用户界面设计工具,用于创建交互式应用程序。
功能描述:
- 图像导入:用户可以通过GUI界面选择并导入需要去雾的图像。
- 去雾算法选择:提供四种不同的去雾算法供用户选择,包括局部直方图均衡法、全局直方图均衡法、暗通道先验法、Retinex增强。
- 图像处理:根据用户选择的算法处理图像,去除雾气,提升图像质量。
- 图像保存:处理后的图像可以保存到指定路径。
- 灰度直方图比较:显示处理前后图像的灰度直方图,便于用户对比效果。
去雾方法简介:
- 局部直方图均衡法:通过对图像的局部区域进行直方图均衡化来增强图像对比度,适用于改善雾天图像的局部细节。
- 全局直方图均衡法:对整幅图像进行直方图均衡化,可以改善图像的整体亮度和对比度。
- 暗通道先验法:基于暗通道先验理论,通过估计大气光强度和透射率图来恢复清晰的图像。
- Retinex增强:模拟人类视觉系统的颜色恒常性,通过多次尺度的空间滤波来增强图像的颜色和对比度。
GUI界面设计:
- 导入按钮:允许用户选择并导入待处理的图像。
- 算法选择下拉菜单:列出四种去雾算法供用户选择。
- 处理按钮:启动选中的去雾算法处理图像。
- 保存按钮:保存处理后的图像到本地。
- 结果显示区:显示处理前后的图像以及相应的灰度直方图。
示例代码框架(简化版):
1% 加载图像
2function img = loadImage(filePath)
3 img = imread(filePath);
4 % 如果图像为RGB,转换为灰度图像
5 if isrgb(img)
6 img = rgb2gray(img);
7 end
8end
9
10% 局部直方图均衡
11function imgEq = localHistogramEqualization(img)
12 se = strel('disk', 10); % 结构元素
13 imgEq = adapthisteq(img, 'NeighborhoodSize', [50 50]);
14end
15
16% 全局直方图均衡
17function imgEq = globalHistogramEqualization(img)
18 imgEq = histeq(img);
19end
20
21% 暗通道先验法
22function imgDCP = darkChannelPrior(img)
23 % 实现暗通道先验算法
24 % ...
25end
26
27% Retinex增强
28function imgRetinex = retinexEnhancement(img)
29 % 实现Retinex算法
30 % ...
31end
32
33% 显示直方图
34function showHistogram(img)
35 imhist(img);
36end
37
38% 主函数
39function app = startApp
40 % 初始化App Designer界面
41 % ...
42
43 % 设置按钮回调函数
44 app.ImportButton.ButtonPushedFcn = @(src,event) importImage(app);
45 app.ProcessButton.ButtonPushedFcn = @(src,event) processImage(app);
46 app.SaveButton.ButtonPushedFcn = @(src,event) saveImage(app);
47
48 % 导入图像
49 function importImage(app)
50 [file, path] = uigetfile({'*.jpg;*.png;*.bmp','All Image Files'});
51 if isequal(file,0)
52 disp('User selected Cancel');
53 else
54 app.OriginalImage = loadImage(fullfile(path,file));
55 imshow(app.OriginalImage);
56 end
57 end
58
59 % 处理图像
60 function processImage(app)
61 method = app.MethodDropdown.Value;
62 switch method
63 case 1
64 app.ProcessedImage = localHistogramEqualization(app.OriginalImage);
65 case 2
66 app.ProcessedImage = globalHistogramEqualization(app.OriginalImage);
67 case 3
68 app.ProcessedImage = darkChannelPrior(app.OriginalImage);
69 case 4
70 app.ProcessedImage = retinexEnhancement(app.OriginalImage);
71 end
72 imshow(app.ProcessedImage);
73 showHistogram(app.ProcessedImage);
74 end
75
76 % 保存图像
77 function saveImage(app)
78 [file, path] = uiputfile({'*.jpg;*.png;*.bmp','All Image Files'});
79 if isequal(file,0)
80 disp('User selected Cancel');
81 else
82 imwrite(app.ProcessedImage, fullfile(path, file));
83 end
84 end
85end
项目特点:
- 实用性:集成了多种去雾方法,适用于不同场景下的图像处理。
- 用户友好:通过App Designer创建的GUI界面,使得操作更为简便。
- 可扩展性:易于添加新的去雾算法或功能模块。

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