图像增强方法的研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像增强作为数字图像处理领域的一项关键技术，旨在提高图像的视觉质量，增强图像中特定信息的可识别性和清晰度，或突出感兴趣区域。

近年来，随着计算机视觉、人工智能等领域的快速发展，图像增强技术在医疗诊断、遥感图像分析、视频监控、工业检测等领域得到了越来越广泛的应用，并展现出巨大的应用潜力和研究价值。

然而，由于图像获取过程中光照条件、传感器噪声、传输环境等因素的影响，实际获取的图像往往存在对比度低、细节模糊、噪声干扰等问题，制约了图像信息的有效利用。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像增强技术已经发展了几十年，积累了丰富的研究成果。

早期研究主要集中在传统的空间域和频率域方法，近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的图像增强方法逐渐成为研究热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容如下:1.研究传统的图像增强方法，包括空间域方法和频率域方法，分析其优缺点和适用场景。

2.研究基于深度学习的图像增强方法，探讨深度学习技术在图像增强领域的应用潜力，并设计实现基于深度学习的图像增强模型。

3.针对不同类型图像和应用场景，设计和实现自适应的图像增强算法，提高算法的鲁棒性和泛化能力。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，系统地了解图像增强技术的发展历史、研究现状、主要方法和最新进展，为本研究奠定理论基础。

2.算法设计与实现阶段：深入研究传统的空间域和频率域图像增强方法，分析其优缺点和适用场景，并针对其不足进行改进和优化。

研究基于深度学习的图像增强方法，设计和实现基于深度学习的图像增强模型，并进行训练和测试。

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.针对传统图像增强方法的不足，提出改进算法，提高算法的增强效果和鲁棒性。

2.设计和实现基于深度学习的图像增强模型，探索深度学习技术在图像增强领域的应用潜力。

3.针对不同类型图像和应用场景，设计和实现自适应的图像增强算法，提高算法的泛化能力和实用性。

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.李俊山,沈毅.基于改进retinex理论的低照度图像增强算法[j].计算机应用,2020,40(01):257-264.

2.王静,张新明,王飞,等.基于改进暗通道先验和retinex的单幅图像去雾算法[j].液晶与显示,2020,35(02):178-185.

3.邓成,李波,杨健,等.基于多尺度retinex和图像融合的水下图像增强[j].光学精密工程,2019,27(11):2551-2560.