图像去雾源算法以及去雾后图像质量评价方案的matlab仿真，包括PSNR,WPSNR，信息熵，对比度，均值，平均梯度以及无参评价

图像去雾技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要目标是恢复因大气散射导致的图像模糊，提升图像的清晰度和可读性。在本项目中，我们重点探讨了图像去雾的源算法以及去雾后图像的质量评价方案，这些都是通过MATLAB进行仿真的。MATLAB是一款强大的数学计算软件，广泛应用于图像处理、信号处理和科学计算等领域。 我们来看图像去雾的源算法。图像去雾通常基于物理模型，如暗通道先验理论，该理论由Kaiming He等人提出。暗通道先验假设在局部区域内存在至少一个像素具有非常低的亮度值，这个低亮度值可以对应于没有散射的纯净大气光。通过利用这一特性，可以估计出大气光并进一步去除雾层的影响，恢复图像的清晰度。 在MATLAB中实现去雾算法，我们需要进行以下步骤： 1. 读取雾天图像。 2. 应用暗通道理论找到最暗像素。 3. 计算大气光。 4. 使用大气散射模型重建清晰图像。 5. 对图像进行后期处理，如对比度增强，以改善视觉效果。 接下来，我们讨论图像去雾后的质量评价。为了客观评估去雾效果，我们需要一系列量化指标。这些指标包括： - PSNR（峰值信噪比）：衡量图像质量和噪声水平的关系，数值越大表示图像质量越好。 - WPSNR（加权峰值信噪比）：在PSNR的基础上，考虑了人眼对不同频率的敏感度，更接近人类视觉系统的感知质量。 - 信息熵：反映图像的信息丰富程度，熵值越高，图像信息越复杂，图像质量越好。 - 对比度：衡量图像各区域之间的灰度差异，对比度高表示图像层次分明。 - 均值：图像的平均灰度值，可以反映图像的整体亮度。 - 平均梯度：计算图像所有像素灰度值的梯度平均值，梯度大代表图像边缘清晰。 在MATLAB中，我们可以编写函数来计算这些评价指标，并将它们应用到去雾后的图像上，以便进行比较和优化。 除了上述有参数的评价方法，还有无参数评价方案。这些方案通常基于视觉感知，如结构相似度指数(SSIM)和信息视觉度量(IVM)，它们更加关注图像内容的保真度和人眼感知的图像质量。 本项目提供了一套完整的图像去雾算法实现和质量评价方案，包括MATLAB代码，可以帮助研究人员和学生深入理解图像去雾的过程，并进行实验和优化。通过这些工具和方法，我们可以评估不同去雾算法的效果，从而推动图像去雾技术的发展。