本研究提出了一种基于MATLAB开发的图像去雾算法，采用局部直方图方法增强透射率估计，有效改善了雾霾天气下图像清晰度和视觉效果。
在图像处理领域，去雾技术是一项重要的图像增强技术，旨在恢复由于大气散射导致的图像清晰度降低。“基于Matlab的图像去雾系统”采用局部直方图方法来实现这一功能。作为强大的数值计算和数据可视化平台，MATLAB非常适合进行这种类型的图像处理任务。
该系统的实现原理如下：
1. **局部直方图法**：这是一种考虑图像中每个像素邻域内像素分布情况的方法。通过对比度增强和亮度调整改善雾天拍摄的图片视觉效果。此方法假设无雾状态下图像具有更丰富的灰度级，因此通过对局部直方图进行操作可以推断出潜在清晰度。
2. **程序流程**：
- 输入：系统接收一张受大气影响模糊不清的照片。
- 预处理：包括将彩色照片转换为灰度格式，并对像素值范围做归一化以简化后续步骤的计算量。
- 局部直方图分析：把图像分割成若干小块，然后针对每个子区域内的像素进行统计学上的直方图构建和特征提取。
- 对比度增强：利用局部直方图信息调整各像素值，从而提高整个画面的对比效果。
- 全局调节：对整张图片实施亮度与对比度的整体性修正措施以确保去雾后的图像在视觉上更加自然协调。
- 后处理（可选）：可能涉及边缘锐化、降噪等操作进一步提升最终输出图的质量。
- 输出：生成清晰的无雾版本照片并展示给用户查看。
3. **代码结构**：
- `main.m`：主程序文件，负责统筹调用其他函数执行去雾流程。
- `preprocess.m`：预处理模块，包括灰度化和归一化的实现逻辑。
- `local_histogram_analysis.m`：局部直方图分析工具箱中的核心算法之一，计算每个像素块的统计特征值。
- `contrast_enhancement.m`：对比度增强引擎，依据从局部区域获取的信息调整图像色彩表现力。
- `global_adjustment.m`：用于全局性亮度和对比度调节的功能模块。
- `postprocess.m`（可选）：后处理步骤可能包括边缘锐化等操作以优化输出质量。
- `display_result.m`：结果展示函数，显示去雾前后图像的比较效果。
4. **程序中的关键算法**：
- 大气散射模型：这是大多数基于直方图分析技术的基础理论框架，它通过计算出大气光照条件下的透射率来恢复被遮挡的部分。
- 直方图均衡化：在局部直方图处理中常用到的一种方法，用于调整像素值分布以提升图像对比度。
以上项目不仅能让学习者掌握MATLAB编程技能，还能帮助他们深入了解图像去雾的理论和技术细节。代码中的详细注释和流程说明为初学者提供了宝贵的实践指导资源。
5星
