基于暗通道优先对交通图像的去雾处理开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义近年来，随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，交通运输量日益增长，交通拥堵和交通事故等问题也日益突出。

而雾霾作为一种常见的气象灾害，对交通安全和交通效率的影响尤为严重。

雾霾天气下，能见度降低，驾驶员视线受阻，难以准确判断路况和交通信号，极易引发交通事故。

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图像去雾技术作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，多年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。

##国内研究现状国内学者在图像去雾领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。

在传统图像去雾方法方面，研究者们主要集中于改进现有的去雾算法，例如，基于暗通道先验的改进、基于retinex理论的改进等。

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##主要内容本研究将针对交通图像的特点，对传统的暗通道优先算法进行改进，以提高其在交通场景下的去雾效果。

主要研究内容包括：1.交通图像特点分析:分析交通图像在雾霾环境下的成像特点，以及与普通图像的差异，为算法改进提供依据。

2.暗通道优先算法改进:研究暗通道优先算法的原理，分析其在处理交通图像时的局限性，并针对交通图像的特点，对算法进行改进。

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.相关理论和技术研究:深入研究雾霾图像成像模型、暗通道优先算法原理以及相关图像处理技术，为算法改进提供理论基础。

2.交通图像特点分析:收集和分析大量交通图像数据，研究其在雾霾环境下的成像特点，以及与普通图像的差异，为算法改进提供依据。

3.算法设计与实现:针对交通图像的特点，对暗通道优先算法进行改进，设计并实现基于改进算法的交通图像去雾系统。

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.针对性改进:针对交通图像的特点，对暗通道优先算法进行有针对性的改进，例如，采用边缘保持滤波方法提高透射率估计的精度，采用自适应大气光估计方法提高去雾后图像的自然度等，以提高算法在交通场景下的去雾效果。

2.算法效率优化:在算法改进的同时，注重算法效率的优化，例如，采用快速算法实现透射率估计和大气光估计，以提高算法的实时性，使其能够应用于实际交通场景。

3.系统实现:将改进后的算法应用于实际系统中，设计并实现基于改进暗通道优先算法的交通图像去雾系统，为交通安全和交通管理提供技术支持。

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,张艳宁,王飞.基于暗通道先验和retinex理论的单幅图像去雾方法[j].计算机应用研究,2021,38(07):2103-2107,2111.

[2]刘浩,张叶,王春晓.融合引导滤波和色彩线的快速单幅图像去雾[j].液晶与显示,2021,36(02):261-269.

[3]张新峰,郭文强,王志华,等.基于透射率修正和引导滤波的快速图像去雾算法[j].电子测量技术,2021,44(03):142-147.