基于MATLAB的图像去雾源码（完美运行）

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图像去雾是一种图像处理技术，用于去除由雾、烟雾或其他大气颗粒引起的图像模糊和降低对比度的效果。这种技术可以通过对图像进行复原和增强来恢复图像的细节和清晰度。图像去雾的方法可以分为基于物理模型和基于数据驱动的方法。基于物理模型的图像去雾方法使用了大气散射模型，该模型描述了雾和烟雾对光的散射和吸收。根据这个模型，可以通过分析图像中的像素值和颜色来推断图像中的雾的浓度和吸收程度，然后使用这些信息来去除图像中的雾。基于数据驱动的图像去雾方法则利用了大量的雾和非雾图像的训练数据，通过学习这些数据的特征和模式来去除图像中的雾。这些方法通常使用机器学习技术，如神经网络或支持向量机，来对图像进行分类和恢复。图像去雾的应用广泛，包括航空、卫星图像处理、视频监控、无人驾驶等领域。通过去除图像中的雾，可以提高图像的清晰度和对比度，从而更好地进行图像分析和识别。

function In = zhifangtu(I, flag) %全局直方图 if nargin < 2 flag = 1; end mainfc; R = I(:,:,1);%第一通道，即R通道 G = I(:,:,2);%第二通道，即G通道 B = I(:,:,3);%第三通道，即B通道 M = histeq(R);%对R通道均衡，histeq函数是均衡化函数，库函数 N = histeq(G); L = histeq(B); In = cat(3, M, N, L);%将3通道重新组合 if flag figure; subplot(2, 2, 1); imshow(I); title('原图像', 'FontWeight', 'Bold'); subplot(2, 2, 2); imshow(In); title('处理后的图像', 'FontWeight', 'Bold'); Q = rgb2gray(I); W = rgb2gray(In); subplot(2, 2, 3); imhist(Q, 64); title('原灰度直方图', 'FontWeight', 'Bold');%imhist是灰度直方图均衡化库函数 subplot(2, 2, 4); imhist(W, 64); title('处理后的灰度直方图', 'FontWeight', 'Bold'); end

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