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🔥 内容介绍
图像去雾是计算机视觉和图像处理领域中的重要问题，它涉及到从受雾影响的图像中恢复出清晰的图像。在实际应用中，由于天气、环境等因素的影响，图像往往会受到雾霾的影响，导致图像质量下降，甚至无法直观地观察到图像中的细节信息。因此，图像去雾技术具有重要的实际意义。
在图像去雾算法中，基于高斯滤波结合傅里叶变换的方法是一种常用且有效的图像去雾技术。该方法通过对图像进行频域处理，利用高斯滤波器和傅里叶变换来消除雾霾的影响，从而实现图像的去雾处理。下面将介绍基于高斯滤波结合傅里叶变换实现图像去雾算法的原理。
首先，高斯滤波是一种常见的图像处理技术，它利用高斯函数对图像进行滤波处理，可以有效地去除图像中的噪声和干扰，同时保留图像的细节信息。在图像去雾算法中，高斯滤波可以帮助我们消除雾霾对图像的影响，使得图像恢复清晰。
其次，傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具，它可以将图像从空间域转换到频率域，从而可以更好地分析图像的频域特性。在图像去雾算法中，我们可以利用傅里叶变换将图像转换到频率域，然后对图像进行频域处理，以消除雾霾的影响。
基于以上原理，基于高斯滤波结合傅里叶变换的图像去雾算法可以分为以下几个步骤：
- 将受雾影响的图像转换到频率域，利用傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域。
- 在频率域对图像进行高斯滤波处理，利用高斯滤波器消除雾霾的影响，使得图像恢复清晰。
- 将经过高斯滤波处理的图像从频率域转换回空间域，得到去雾后的图像。
通过以上步骤，基于高斯滤波结合傅里叶变换的图像去雾算法可以有效地消除图像中的雾霾影响，从而实现图像的去雾处理。这种算法不仅可以用于恢复受雾影响的自然图像，还可以在计算机视觉、遥感等领域得到广泛的应用。
总之，基于高斯滤波结合傅里叶变换的图像去雾算法是一种常用且有效的图像去雾技术，它通过对图像进行频域处理，利用高斯滤波器和傅里叶变换来消除雾霾的影响，从而实现图像的去雾处理。随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，相信基于高斯滤波结合傅里叶变换的图像去雾算法将会得到进一步的改进和应用，为解决实际问题提供更加有效的技术手段。
📣 部分代码
clear;
close all;
%读入图像
I=imread('10.JPG');
%取输入图像的R分量
R=I(:,:,1);
G=I(:,:,2);
B=I(:,:,3);
R0=double(R);
G0=double(G);
B0=double(B);
[N1,M1]=size(R);
Rlog=log(R0+1);
%对R分量进行二维傅里叶变换
Rfft2=fft2(R0);
%形成高斯滤波函数
sigma=128;
F=zeros(N1,M1);
for i=1:N1
for j=1:M1
F(i,j)=exp(-((i-N1/2)^2+(j-M1/2)^2)/(2*sigma*sigma));
end
end
F=F./(sum(F(:)));⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
[1] 张晨光 史伟光 毕长浩.结合自适应高斯滤波的单幅图像去雾方法[J].云南大学学报：自然科学版, 2017, 39(3):7.DOI:10.7540/j.ynu.20160547.
[2] 唐斌,龙文,唐瑞雪.结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法[J].现代电子技术, 2020, 43(1):3.DOI:CNKI:SUN:XDDJ.0.2020-01-009.
[3] 史振威,隆姣,汤唯,等.一种基于高斯滤波的单幅图像的实时去雾方法:CN201210217713.4[P].CN102831591A[2023-11-22].