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

雾天图像在我们的日常生活中十分常见，尤其是在交通、安防等领域，雾霾天气都会对图像采集造成很大影响，导致图像质量下降，细节模糊，进而影响到后续的图像处理和分析。

因此，对雾天图像进行增强和复原，提高图像质量和清晰度具有重要的现实意义。

本选题研究的目的及意义如下：

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对雾天图像增强与复原技术进行了大量的研究，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领域取得了显著进展，特别是在基于大气散射模型的去雾方法方面。

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包括以下几个方面：1.深入研究雾天图像的形成机理和退化模型，分析雾霾对图像成像的影响因素，为后续的图像增强和复原提供理论基础。

2.研究和分析现有的雾天图像增强与复原算法，包括基于大气散射模型的方法、基于图像融合的方法以及基于retinex理论的方法，比较它们的优缺点和适用场景。

3.针对现有算法存在的问题，提出改进的雾天图像增强与复原算法，提高算法的去雾效果、鲁棒性和实时性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究、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，深入研究雾天图像退化机理、现有增强与复原算法及其优缺点，了解该领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现阶段：-选择合适的图像退化模型，研究基于大气散射模型、图像融合和retinex理论的雾天图像增强与复原算法。

-针对现有算法的不足，提出改进的算法，提高算法的去雾效果、鲁棒性和实时性。

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.提出改进的基于大气散射模型的去雾算法：针对传统暗通道算法在天空区域容易出现颜色失真和过饱和的问题，提出一种改进的暗通道先验，结合图像的局部对比度和颜色信息，提高算法的去雾效果和鲁棒性。

2.研究基于深度学习的雾天图像增强与复原方法：探索深度学习在雾天图像增强与复原中的应用，设计基于深度卷积神经网络或生成对抗网络的去雾模型，利用大规模数据集进行训练，实现更精准、高效的图像复原。

3.构建雾天图像数据集并进行算法性能对比分析：构建包含不同场景、不同雾霾浓度的雾天图像数据集，为算法的训练和测试提供数据基础；采用客观的评价指标对不同算法的性能进行比较分析，验证本文所提算法的优越性。

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. 柴佩君, 郭璠, 王植, 等. 基于改进暗通道先验的快速单幅图像去雾算法[j]. 激光与光电子学进展, 2022, 59(15): 1515001.

2. 李佳, 刘直芳, 孟祥旭, 等. 基于透射率修正和引导滤波的快速单幅图像去雾算法[j]. 光学学报, 2017, 37(9): 0910001.

3. 王思雨, 何明一, 陈钱, 等. 基于多尺度特征融合的单幅图像去雾方法[j]. 光学学报, 2023, 43(11): 1110003.