MATLAB代码 求分析 何的去雾算法里面的暗通道算法 每一句都是什么意思啊？又分别对应论文里的什么原理？
1、通信工程
通信工程专业（Communication Engineering）是信息与通信工程一级学科下属的本科专业。该专业学生主要学习通信系统和通信网方面的基础理论、组成原理和设计方法，受到通信工程实践的基本训练，具备从事现代通信系统和网络的设计、开发、调测和工程应用的基本能力。
2、软件工程
软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。
在现代社会中，软件应用于多个方面。典型的软件有电子邮件、嵌入式系统、人机界面、办公套件、操作系统、编译器、数据库、游戏等。同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，如工业、农业、银行、航空、政府部门等。
3、电子信息工程
电子信息工程是一门应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科，主要研究信息的获取与处理，电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成。
电子信息工程专业是集现代电子技术、信息技术、通信技术于一体的专业。
本专业培养掌握现代电子技术理论、通晓电子系统设计原理与设计方法，具有较强的计算机、外语和相应工程技术应用能力，面向电子技术、自动控制和智能控制、计算机与网络技术等电子、信息、通信领域的宽口径、高素质、德智体全面发展的具有创新能力的高级工程技术人才。
4、车辆工程
车辆工程专业是一门普通高等学校本科专业，属机械类专业，基本修业年限为四年，授予工学学士学位。2012年，车辆工程专业正式出现于《普通高等学校本科专业目录》中。
车辆工程专业培养掌握机械、电子、计算机等方面工程技术基础理论和汽车设计、制造、试验等方面专业知识与技能。
了解并重视与汽车技术发展有关的人文社会知识，能在企业、科研院（所）等部门，从事与车辆工程有关的产品设计开发、生产制造、试验检测、应用研究、技术服务、经营销售和管理等方面的工作，具有较强实践能力和创新精神的高级专门人才。
5、土木工程
土木工程（Civil Engineering）是建造各类土地工程设施的科学技术的统称。它既指所应用的材料、设备和所进行的勘测、设计、施工、保养、维修等技术活动，也指工程建设的对象。
即建造在地上或地下、陆上，直接或间接为人类生活、生产、军事、科研服务的各种工程设施，例如房屋、道路、铁路、管道、隧道、桥梁、运河、堤坝、港口、电站、飞机场、海洋平台、给水排水以及防护工程等。
土木工程是指除房屋建筑以外，为新建、改建或扩建各类工程的建筑物、构筑物和相关配套设施等所进行的勘察、规划、设计、施工、安装和维护等各项技术工作及其完成的工程实体。
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文科包括的学科门类有：哲学类、经济学类、法学门类、教育学、文学、历史学、管理学门类、艺术学门类等。
r=imRGB(:,:,1);
g=imRGB(:,:,2);
b=imRGB(:,:,3); 分别提取三色的灰度图
[m n] = size(r); 提取单色图矩阵的宽度和长度
a = zeros(m,n); 创建m*n的零矩阵a
for i = 1: m
for j = 1: n
a(i,j) = min(r(i,j), g(i,j));
a(i,j)= min(a(i,j), b(i,j)); 依次比较三色分量的最小值提取为暗通道图
end
end
d = ones(15,15); 创建15*15的单位矩阵
fun = @(block_struct)min(min(block_struct.data))*d;
dark = blockproc(a, [15 15], fun); 将图片分成15*15的小块并将每一块变成其中的最小值
dark = dark(1:m, 1:n);
我也是新手啊兄弟只能帮你到这儿了
%%%%暗原色去雾算法是建立在户外自然场景暗通道优先法则的基础上的去雾方法，其实就是解一个方程
%%I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x));其中I(x)是受到雾气污染的图像。J(x)是我们需要求的去雾后的图像
%%t(x)是天空中云层的透射分布率，A是天空的亮度
%暗影去雾算法
% 原始图像
img_name = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\桌面文件\专业课\设计\2.bmp');
I = double(img_name) / 255;
% 获取图像大小
[h,w,c] = size(I);
%去雾系数
w0 = 0.95;
img_size = w * h;
%初始化结果图像
dehaze = zeros(h,w,c);
%初始化暗影通道图像
win_dark = zeros(h,w);
for i=1:h
for j=1:w
win_dark(i,j)=min(I(i,j,:));%将三个通道中最暗的值赋给dark_I(i,j),显然，三维图变成了二维图
end
end
win_dark = ordfilt2(win_dark,1,ones(9,9),'symmetric');
%计算大气亮度A，相关原理详见论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”
dark_channel = win_dark;
A = max(max(dark_channel));
[i,j] = find(dark_channel==A);
i = i(1);
j = j(1);
A = mean(I(i,j,:));
%计算初始的transmission map
transmission = 1 - w0 * win_dark / A;
%用guided filter对trasmission map做soft matting
gray_I = I(:,:,1);%这里gray_I 可以是RGB图像中任何一个通道
p = transmission;
r = 80;
eps = 10^-3;
transmission_filter = guidedfilter(gray_I, p, r, eps);
t0=0.1;
t1 = max(t0,transmission_filter);
for i=1:c
for j=1:h
for l=1:w
dehaze(j,l,i)=(I(j,l,i)-A)/t1(j,l)+A;
end
end
end
figure,
imshow(I);title('去雾前')
figure,
imshow(dehaze);title('去雾后')
%里面用到的两个函数如下：（这两个函数是何凯明guided filter中的，详细原理可以参考博客园中laviewpb的分析）
function q = guidedfilter(I, p, r, eps)
% GUIDEDFILTER O(1) time implementation of guided filter.
%
% - guidance image: I (should be a gray-scale/single channel image)
% - filtering input image: p (should be a gray-scale/single channel image)
% - local window radius: r
% - regularization parameter: eps
[hei, wid] = size(I);
N = boxfilter(ones(hei, wid), r); % the size of each local patch; N=(2r+1)^2 except for boundary pixels.
mean_I = boxfilter(I, r) ./ N;
mean_p = boxfilter(p, r) ./ N;
mean_Ip = boxfilter(I.*p, r) ./ N;
cov_Ip = mean_Ip - mean_I .* mean_p; % this is the covariance of (I, p) in each local patch.
mean_II = boxfilter(I.*I, r) ./ N;
var_I = mean_II - mean_I .* mean_I;
a = cov_Ip ./ (var_I + eps); % Eqn. (5) in the paper;
b = mean_p - a .* mean_I; % Eqn. (6) in the paper;
mean_a = boxfilter(a, r) ./ N;
mean_b = boxfilter(b, r) ./ N;
q = mean_a .* I + mean_b; % Eqn. (8) in the paper;
end
function imDst = boxfilter(imSrc, r)
% BOXFILTER O(1) time box filtering using cumulative sum
%
% - Definition imDst(x, y)=sum(sum(imSrc(x-r:x+r,y-r:y+r)));
% - Running time independent of r;
% - Equivalent to the function: colfilt(imSrc, [2*r+1, 2*r+1], 'sliding', @sum);
% - But much faster.
[hei, wid] = size(imSrc);
imDst = zeros(size(imSrc));
%cumulative sum over Y axis
imCum = cumsum(imSrc, 1);
%difference over Y axis
imDst(1:r+1, :) = imCum(1+r:2*r+1, :);
imDst(r+2:hei-r, :) = imCum(2*r+2:hei, :) - imCum(1:hei-2*r-1, :);
imDst(hei-r+1:hei, :) = repmat(imCum(hei, :), [r, 1]) - imCum(hei-2*r:hei-r-1, :);
%cumulative sum over X axis
imCum = cumsum(imDst, 2);
%difference over Y axis
imDst(:, 1:r+1) = imCum(:, 1+r:2*r+1);
imDst(:, r+2:wid-r) = imCum(:, 2*r+2:wid) - imCum(:, 1:wid-2*r-1);
imDst(:, wid-r+1:wid) = repmat(imCum(:, wid), [1, r]) - imCum(:, wid-2*r:wid-r-1);
end
这个哈解决的，要求告诉我
MATLAB代码 求分析 何的去雾算法里面的暗通道算法 每一句都是什么意思啊？又分别对应论文里的什么原理？视频
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