基于改进暗通道的去雾算法图像增强

基于改进暗通道的去雾算法图像增强与图像修复二者之间有一定交叉，尽管它们一个强调客观标准，一个强调主观标准，但毕竟最终的结果都改善了图像的质量。图像去雾就是这两种技术彼此交叉领域中最典型的代表。如果将雾霾看作是一种噪声，那么去除雾霾的标准显然是非常客观的，也就是要将图像恢复至没有雾霾下所获取的情况。但是如果将在雾霾环境下拍摄的照片就看作是一种图像本来的面貌，那么去雾显然就是人们为了改善主观视觉质量而对图像所进行的一种增强

function A = atmLight（im JDark）

% the color of the atmospheric light is very close to the color of the sky
% so just pick the first few pixels that are closest to 1 in JDark
% and take the average

% pick top 0.1% brightest pixels in the dark channel

% get the image size
[height width ~] = size（im）;
imsize = width * height;

numpx = floor（imsize/1000）; % accomodate for small images
JDarkVec = reshape（JDarkimsize1）; % a vector of pixels in JDark
ImVec = reshape（imimsize3）;  % a vector of pixels in my image

[JDarkVec indices] = sort（JDarkVec）; %sort
indices = indices（imsize-numpx+1:end）; % need the last few pixels because those are closest to 1

atmSum = zeros（13）;
for ind = 1:numpx
    atmSum = atmSum + ImVec（indices（ind）:）;
end

A = atmSum / numpx;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        6148  2014-04-05 03:13  Project_4_haze removal\.DS_Store
     文件         120  2014-04-05 03:13  __MACOSX\Project_4_haze removal\._.DS_Store
     文件         795  2014-04-05 03:13  Project_4_haze removal\atmLight.m
     文件         759  2014-04-05 03:13  Project_4_haze removal\darkChannel.m
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     文件      192778  2014-04-05 03:13  Project_4_haze removal\Dataset\city_2.jpg
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............此处省略66个文件信息