基于直方图优化的图像去雾MATLAB实现，整合全局直方图均衡化、局部直方图处理和Retinex增强算法，并提供完整代码与参数优化说明：

%% 基于直方图优化的图像去雾系统
clear; clc; close all;
​
% 读取图像
img = imread('foggy_scene.jpg');
if size(img,3)==1
    img = cat(3,img,img,img); % 转换为RGB
end
​
% 参数设置
window_size = 15;    % 局部处理窗口尺寸
clip_limit = 0.02;   % 直方图裁剪阈值
rayleigh_dist = true;% 是否使用瑞利分布
​
% 预处理
[I_r, I_g, I_b] = deal(img(:,:,1), img(:,:,2), img(:,:,3));
​
% 全局直方图处理
[O_r_global, O_g_global, O_b_global] = global_histeq(I_r, I_g, I_b);
​
% 局部直方图处理
[O_r_local, O_g_local, O_b_local] = local_histeq(I_r, I_g, I_b, window_size, clip_limit, rayleigh_dist);
​
% Retinex增强处理
[O_r_retinex, O_g_retinex, O_b_retinex] = retinex_enhance(I_r, I_g, I_b);
​
% 结果整合
enhanced_global = cat(3,O_r_global,O_g_global,O_b_global);
enhanced_local = cat(3,O_r_local,O_g_local,O_b_local);
enhanced_retinex = cat(3,O_r_retinex,O_g_retinex,O_b_retinex);
​
% 显示对比
figure;
subplot(2,2,1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(2,2,2); imshow(enhanced_global); title('全局直方图');
subplot(2,2,3); imshow(enhanced_local); title('局部直方图');
subplot(2,2,4); imshow(enhanced_retinex); title('Retinex增强');
​
% 直方图对比
figure;
subplot(2,2,1); imhist(img(:,:,1)); title('原图R通道直方图');
subplot(2,2,2); imhist(enhanced_global(:,:,1)); title('全局处理R通道');
subplot(2,2,3); imhist(enhanced_local(:,:,1)); title('局部处理R通道');
subplot(2,2,4); imhist(enhanced_retinex(:,:,1)); title('Retinex处理R通道');

function [R_out, G_out, B_out] = global_histeq(R, G, B)
    R_eq = histeq(R);
    G_eq = histeq(G);
    B_eq = histeq(B);
    R_out = R_eq; G_out = G_eq; B_out = B_eq;
end

function [R_out, G_out, B_out] = local_histeq(R, G, B, window_size, clip_limit, rayleigh_dist)
    % 自适应局部对比度增强
    R_eq = adapthisteq(R, 'ClipLimit', clip_limit, 'Distribution', 'rayleigh' if rayleigh_dist else 'uniform');
    G_eq = adapthisteq(G, 'ClipLimit', clip_limit, 'Distribution', 'rayleigh' if rayleigh_dist else 'uniform');
    B_eq = adapthisteq(B, 'ClipLimit', clip_limit, 'Distribution', 'rayleigh' if rayleigh_dist else 'uniform');
    R_out = R_eq; G_out = G_eq; B_out = B_eq;
end

function [R_out, G_out, B_out] = retinex_enhance(R, G, B)
    % 高斯卷积参数
    sigma = [80, 53, 13000](@ref);
    window = ;
    
    % 多尺度高斯滤波
    for ch = 1:3
        log_img = log1p(im2double(eval(sprintf('R'))));
        kernel = fspecial('gaussian', window(ch), sigma(ch));
        smooth = imfilter(log_img, kernel, 'replicate');
        detail = log_img - smooth;
        
        % 透射率估计
        transmission = 1 - 0.95*(detail - min(detail(:))/(max(detail(:))-min(detail(:))));
        transmission = max(transmission, 0.1);
        
        # 去雾恢复
        recovered = (im2double(eval(sprintf('R'))) - 0.5)./ transmission + 0.5;
        recovered = max(min(recovered, 1), 0);
        eval(sprintf('%s_eq = recovered;', sprintf('R%d',ch)));
    end
    
    R_out = im2uint8(R1_eq); G_out = im2uint8(G2_eq); B_out = im2uint8(B3_eq);
end

% 加载低能见度监控图像
img = imread('highway_fog.jpg');
​
% 增强处理
[enhanced, trans] = enhance_scene(img, 'method', 'retinex', 'sigma', 120);
​
% 结果可视化
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('原始监控画面');
subplot(1,2,2); imshow(enhanced); title('增强后画面');

% 读取航拍图像
img = imread('aerial_fog.png');
​
% 自适应参数处理
window_size = round(0.05*size(img,2)); % 图像宽度5%的窗口
clip_limit = 0.01 + 0.04*std(double(img(:,:,1)));
​
% 执行增强
enhanced = local_histeq(img(:,:,1), img(:,:,2), img(:,:,3), window_size, clip_limit);

参考代码 基于直方图优化的图像去雾技术matlab   www.youwenfan.com/contenttee/96620.html

基于直方图优化的图像去雾MATLAB实现

架构设计

MATLAB图像去雾算法实现，整合全局/局部直方图均衡化与Retinex增强技术。提供完整代码、参数优化指南及性能对比，适用于交通监控、航拍等场景。包含窗口尺寸选择、直方图分布控制等优化建议，实现从轻度到重度雾霾的高效去雾处理。

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