【《基于MATLAB的图像去雾系统实现案例分析》1500字】

PAGEPAGE49基于MATLAB的图像去雾系统实现案例分析1.1MATLAB简介MATLAB是美国矩阵算法实验室(matrixlaboratory)的一个缩写,它不仅是一种广泛地被运用在矩阵算法设计开发,数据分析可视化,数据分析及其他相关数值分析计算的高级应用科学,该技术也是计算机和可编程应用语言和交互式应用环境。矩阵计算是matlab的灵魂,矩阵在matlab中无处不在。具有以下的特点：(1)结构简单,使用方便灵活,库的函数极其丰富,运算标记符丰富。(2)既具有一些结构化的循环控制函数语句,例如:for循环,while循环,又同时具备了面向对象编程的特性。(3)图形功能强大。(4)对程序的限制不严格,程序的设计和自由性大。(5)缺点是它和其他高级程序相比,程序的执行速度较慢。1.2系统设计本图像去雾系统集成了直方图均衡化、Retinex、暗通道优先三种去雾算法，不仅能够获取每种算法的处理结果，还能够对三种算法进行评价系数比较，该系统可根据需要进行迭代更新，增加新的去雾算法。系统的结构设计如下图：图1.1系统结构图1.3实验结果及分析系统界面主要通过GUI进行实现，由Axes控件和Button控件构成。通过对各个模块进行算法设计与代码实现，得到系统的主界面如下图：图1.2系统主界面图在代码中"zengqiang.fig"为去雾系统主菜单的界面配置文件,"zengqiang.m"为主菜单的运行程序;"min-quwu.m"为暗通道优先算法的运行程序;retinex.m"为retinex算法的模式下在后台运行程序;"psnr.m"为三种算法信噪比计算的程序;"duibidu.m"为三种优先算法的对比度计算处理程序..在主菜单界面首先可选择你要进行处理的图像，之后可分别选择进入暗通道优先算法模式、直方图均衡化算法模式、Retinex算法模模式对图像进行去雾处理，处理之后可以通过性能比较模块直观看到去雾的效果，以信噪比和对比度两个参数来客观评价；同时也设计了窗口清理功能，也可以对处理后的图像进行保存；最后设计了退出系统功能，按钮设计成橙色，比较显眼，防止误操作。用直方图均衡化处理的效果如下图所示：图1.2直方图均衡化去雾效果图可以看到直方图均衡化处理之后，图像对比度变大，清晰度变大，能够有效的增强图像，从而实现去雾的作用。利用Retinex算法对图像进行去雾处理结果如下：图1.3Retinex去雾效果图可以看到利用Retinex方法对图像处理后，图像的亮度增强，图像细节更加明显。但是对某一种色调的处理效果不佳，导致图像的对比度减小，，整体偏亮。通过暗通道处理的结果如下图所示：图1.4暗原色去雾效果图可以看出，暗通道方法处理后的图像色彩明显增强，图像失真程度最小，效果明显。1.4性能对比（1）Psnr:峰值信噪比，反映的是图像的整个失真程度，它是一种目前广泛应用的衡量图像质量的客观标准。

其数学公式如下图所示：Psnr的计量单位为dB，psnr值越大，就代表失真越少，反之值越小，就代表失真越多。（2）对比度：用来描述一个物体在某种情况下能够被正确分辨的亮度或颜色的差异变化。对于一张图像，它的色彩对比度越高，就说明这张图像中所遗漏的层次和信息就越多，不利于图像中各个细节的展示；反之，如果图像的对比度越低，图像的层次越不明显，影响了图像的整体呈现，带来一种模糊感。所以，对比度应该适中。测试时选择了三张不同的图像‘1.jpg’，‘2.jpg’，‘3.jpg’，如下图第一列所示，分别用直方图均衡化，Retinex算法，暗通道先验算法进行去雾处理后，计算信噪比psnr、对比度，结果如下：直方图均衡化Retinex算法暗通道先验表1.1性能对比可以看出，每一种算法对于不同的图像的去雾效果都有差异：直方图均衡化对彩色图像的处理效果较差，对比度较高；暗通道先验的峰值信噪比较高，图像看起来自然，失真小。所以每一种算法都有它的优缺点，我们可以对比选择适合的算法获取最好的效果。1.5.实验结果评价系统基本上可以实现对雾