雾天图像的增强与复原方法研究及MATLAB实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

雾天图像的增强与复原是图像处理领域的一个重要研究方向，在自动驾驶、视频监控、遥感图像分析等领域具有广泛的应用价值。

由于雾霾等恶劣天气条件下，空气中存在着大量的微小水滴和悬浮颗粒，会对光线造成散射和吸收，导致获取的图像质量下降，表现为对比度降低、细节模糊、颜色失真等，严重影响了后续图像处理和分析的精度和效率。

本选题旨在研究有效的雾天图像增强与复原方法，改善雾霾天气下图像的视觉质量，提升其清晰度、信息量和可解释性。

2. 本选题国内外研究状况综述

雾天图像增强与复原一直是计算机视觉和图像处理领域的研究热点，国内外学者在该领域进行了大量的研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在雾天图像增强与复原方面做了大量研究，并取得了一些重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.雾天图像退化模型研究:分析雾天图像的成像原理，研究大气散射模型，总结雾天图像退化特点，为后续算法设计提供理论基础。

2.基于图像增强的雾天图像复原方法:研究经典的图像增强算法，例如直方图均衡化、retinex理论、基于小波变换的方法等，分析其在雾天图像增强中的应用，并对算法进行改进，提升其去雾效果。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解雾天图像增强与复原领域的最新研究进展、主要方法和技术难点，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.算法设计与实现阶段：针对现有算法的不足，设计新的雾天图像增强与复原算法，并利用matlab平台进行算法实现和仿真实验，验证算法的有效性和鲁棒性。

3.系统开发阶段：基于matlab平台开发雾天图像增强与复原软件系统，实现算法的可视化和用户交互，方便用户使用和评估算法性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对现有雾天图像增强算法鲁棒性不足的问题，引入新的图像特征或先验信息，设计鲁棒性更强的雾天图像增强算法，提高算法在噪声和光照变化情况下的去雾效果。

2.针对现有雾天图像复原算法计算复杂度较高的问题，对算法进行优化，降低算法的时间复杂度，提高算法的实时性，使其能够应用于实时视频处理等场景。

3.针对现有雾天图像复原算法难以处理浓雾、非均匀雾等特殊场景的问题，设计新的算法或改进现有算法，提高算法在这些场景下的去雾效果，扩展算法的适用范围。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.孙龙祥,张艳宁,毛亚晶,等.基于暗通道先验和retinex理论的单幅图像去雾算法[j].光学学报,2021,41(18):1810002.

2.刘思远,王敬东,李浩然.基于颜色衰减先验和引导滤波的快速单幅图像去雾算法[j].光学精密工程,2022,30(02):386-395.

3.王琦,张叶,张勇东,等.基于改进暗通道原理的实时去雾算法[j].电子学报,2021,49(08):1511-1519.