基于暗通道先验的图像去雾MATLAB算法代码

clc;
clear all;
img_name=‘jiedao.jpg‘;
% 原始图像
I=double（imread（img_name））/255;
% 获取图像大小
[hwc]=size（I）;
win_size = 7;
img_size=w*h;
figure imshow（I）;
win_dark=ones（hw）;
%计算分块darkchannel
 for j=1+win_size:w-win_size
    for i=win_size+1:h-win_size
        m_pos_min = min（I（ij:））;
        for n=j-win_size:j+win_size
            for m=i-win_size:i+win_size
                if（win_dark（mn）>m_pos_min）
                    win_dark（mn）=m_pos_min;
                end
            end
        end
    end
 end
 %选定精确dark value坐标
% win_b = zeros（img_size1）;
 figure imshow（win_dark）;
 win_t=1-0.95*win_dark;
 win_b=zeros（img_size1）;
for ci=1:h
    for cj=1:w
        if（rem（ci-815）<1）
            if（rem（cj-815）<1）
                win_b（ci*w+cj）=win_t（ci*w+cj）;
            end
        end
    end
end
 
%显示分块darkchannel
%figure imshow（win_dark）;
neb_size = 9;
win_size = 1;
epsilon = 0.000001;
%指定矩阵形状
indsM=reshape（1:img_sizehw）;
%计算矩阵L
tlen = img_size*neb_size^2;
row_inds=zeros（tlen 1）;
col_inds=zeros（tlen1）;
vals=zeros（tlen1）;
len=0;
for j=1+win_size:w-win_size
    for i=win_size+1:h-win_size
        if（rem（h-815）<1）
            if（rem（w-815）<1）
                continue;
            end
        end
      win_inds=indsM（i-win_size:i+win_sizej-win_size:j+win_size）;
      win_inds=win_inds（:）;%列显示
      winI=I（i-win_size:i+win_sizej-win_size:j+win_size:）;
      winI=reshape（winIneb_sizec）; %三个通道被拉平成为一个二维矩阵 9*3
      win_mu=mean（winI1）‘;  %求每一列的均值 如果第二个参数为2 则为求每一行的均值  //矩阵变向量
      win_var=winI‘*winI/neb_size-win_mu*win_mu‘+epsilon/neb_size*eye（c）; %求方差
      winI=winI-repmat（win_mu‘neb_size1）;%求离差
      tvals=（1+winI/win_var*winI‘）/neb_size;% 求论文所指的矩阵L
      row_inds（1+len:neb_size^2+len）=reshape（repmat（win_inds1neb_size）...