雾天场景图像增强方法开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义雾天作为一种常见的气象现象，对人们的日常生活和交通安全造成了极大的影响。

在雾天的环境下，空气中漂浮着大量的微小水滴，这些水滴会对光线产生散射和吸收作用，导致场景的能见度降低，图像质量下降。

具体而言，雾天场景图像通常表现出对比度降低、颜色失真、细节模糊等问题，这给人们的视觉感知带来了困扰，也为许多计算机视觉任务（如目标检测、图像识别等）带来了挑战。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述雾天场景图像增强是一个备受关注的研究课题，国内外学者在该领域进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在雾天场景图像增强方面取得了显著进展，特别是在基于先验信息的图像增强方法方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

#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:研究雾天图像的形成机理，分析雾对光线传输的影响，建立准确的图像退化模型，为后续的图像增强提供理论基础。

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:深入调研国内外关于雾天场景图像增强方法的最新研究进展，包括基于物理模型的方法和基于深度学习的方法，分析其优缺点和适用场景，为本研究提供参考和借鉴。

2.雾天图像退化模型研究:研究雾天图像的形成机理，分析大气散射模型，建立准确的图像退化模型，为后续的图像增强提供理论依据。

3.基于物理模型的图像增强方法研究:研究和改进基于暗通道先验的图像增强方法，探索更准确的大气光估计方法和更鲁棒的透射率估计方法，并在此基础上进行图像复原，提高算法的效率和增强效果。

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.改进的基于暗通道先验的图像增强方法:针对现有暗通道先验方法的不足，本研究将探索更准确的大气光估计方法和更鲁棒的透射率估计方法，以提高算法在复杂场景下的鲁棒性和有效性。

2.基于深度学习的雾天图像增强方法:本研究将探索利用深度学习技术进行雾天图像增强，设计合适的网络结构和损失函数，以充分利用深度学习强大的特征学习能力，提高图像增强的效果。

3.不同方法的性能对比与分析:本研究将采用客观的评价指标和主观的评价方法，对不同的雾天场景图像增强方法进行性能评估，分析其优缺点和适用场景，为实际应用提供参考依据。

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. 郭璠,张晔,黄颖,等.基于暗通道先验和retinex理论的雾天图像增强算法[j].计算机应用,2021,41(11):3340-3347,3354.

2. 刘思远,张艳宁,张凯,等.结合图像融合和retinex理论的单幅图像去雾算法[j].计算机工程与应用,2021,57(14):198-205.

3. 李阳,周利莉,郭云飞.融合亮通道和retinex的雾天图像增强算法[j].计算机工程与应用,2021,57(05):207-213.