【图像去雾】基于光泽-反射率联合优化和结构引导的L0范数用于单张图像去雾附matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言在户外场景中由于大气中的粒子会将入射光散射到相机导致拍摄的图像在对比度和色彩方面出现退化。现有的基于模型的去雾方法所采用的雾霾模型难以避免去雾伪影的产生。这些伪影表现为色彩失真以及由于天际线深度误差导致的传输估计错误特别是在明亮物体上因错误的雾霾信息使得物体边界出现过度增强的现象。为解决这一问题我们提出一种基于优化的新型去雾算法该算法将光泽与反射率成分相结合并利用结构引导的l0范数滤波器进行额外的细化处理。二、现有方法的问题去雾伪影成因基于模型的去雾方法通常依赖对图像中雾霾情况的估计来恢复清晰图像。然而在估计过程中当处理天际线等区域时由于难以准确获取深度信息会导致传输估计错误。这种错误在明亮物体上更为明显进而引发色彩失真和物体边界过度增强等去雾伪影。例如在处理含有大片天空的图像时错误的深度估计可能使天空部分的颜色出现偏差同时物体与天空交界处的细节被过度放大破坏了图像的自然感。三、提出的去雾算法弱反射率图估计与传输图优化我们的算法首先对弱反射率图进行估计。通过分析图像的特性利用一些先验知识和图像处理技术初步确定图像中各区域的反射率情况。基于这个估计出的弱反射率图进一步优化传输图。传输图反映了光线在雾霾环境中的传播情况对其进行优化有助于更准确地去除雾霾。例如通过对反射率的分析可以更精确地判断光线在不同区域的衰减程度从而调整传输图为后续的去雾操作提供更可靠的基础。结构引导的l0传输图估计在得到优化的传输图后我们利用结构引导的l0范数滤波器来估计传输图以去除去雾过程中产生的伪影。l0范数滤波器在图像处理中具有独特的性质它能够在保留图像重要结构信息的同时抑制不必要的细节和噪声。结构引导则是根据图像的结构特征来指导滤波器的操作使得滤波器能够更好地适应图像的局部特性。例如在物体边界等结构明显的区域滤波器可以更精准地调整避免过度增强或失真从而有效去除去雾伪影提高图像质量。⛳️ 运行结果 部分代码set(groot,defaulttextinterpreter,latex);set(groot,defaultLegendInterpreter,latex);% f1 figure;% ax1 axes;% f2 figure;% ax2 axes;% f3 figure;% ax3 axes;% f4 figure;% ax4 axes;% f5 figure;% ax5 axes;% f6 figure;% ax6 axes;% f7 figure;% ax7 axes;% f8 figure;% ax8 axes;% f9 figure;% ax9 axes;% f10 figure;% ax10 axes;% f11 figure;% ax11 axes;%--------------- declaration of constant parameters ----------------------%global Vgd k_kai k_prop k_Nelson k_kaidot flag1 t_flag1 flag2 t_flag2 figure_type_goodflag1 true;flag2 true;Vgd 10;k_kai 200;k_kaidot sqrt(k_kai); % 20 for better curvature profile %%% k_kaidot 10; % 20 for better curvature profile %%figure_type_good 1;%-------------------------------------------------------------------------% 参考文献[1] Shin J , Kim M , Paik J ,et al.Radiance–Reflectance Combined Optimization and Structure-Guided $ell _0$-Norm for Single Image Dehazing[J].IEEE, 2020(1).DOI:10.1109/tmm.2019.2922127.更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~ 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心