图像去雾处理技术研究及其MATLAB实现开题报告
2020-02-27 10:02
1. 研究目的与意义(文献综述)
研究意义:随着科技的发展,社会的进步,在我国gdp不断上升的同时,由经济增长所带来的一系列环境问题逐渐凸现出来,最严重的就是雾霾问题。
近几年来,我国的雾霾问题越来越严重,全国范围内多个城市均有雾霾出现。
在这种恶劣天气条件下,各种图像应用获取的图像品质大幅下降,图像对比度与颜色等主要特征发生退化。
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2. 研究的基本内容与方案
研究基本内容:通过阅读国内外关于图像去雾的相关文献和书籍,并研读数字图像处理相关知识,学习求解最优解决问题的方法。
在大量阅读文献的基础上通过使用matlab软件进行仿真实验,并总结传统线性与非线性图像去雾增强算法的优缺点,提出基于天空透射率修正的图像去雾算法,旨在达到通过修正天空透射率来减小明亮部分失真率的目的,在保持图像的细节信息与边缘信息的基础上,最大限度去除噪声。
研究目标:对传统图像去雾方法进行仿真,分析仿真结果,提出优化的图像去雾算法,并比较优化算法相对于传统算法的优点。
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3. 研究计划与安排
第1周—第4周 搜集资料,撰写开题报告;
第5周—第6周 论文开题;
第7周—第8周 完成线性增强算法仿真;
第8周—第9周 完成非线性增强算法仿真;
第9周—第10周 提出优化算法并完成仿真;
第10周—第11周 对所有仿真结果进行分析;
第11周—第12周 撰写论文初稿;
第13周—第16周 修改论文;
第17周 论文答辩;
4. 参考文献(12篇以上)
[1]吴迪,朱青松. 图像去雾的最新研究进展[J]. 自动化学报,2015,41(2): 221-239.
[2]Gonzalez R C, Woods R E. Digital Image Processing[M], New York: Prentice Hall, 1992.
[3]芮义斌,李鹏,孙锦涛. 一种图像去薄雾方法[J]. 计算机应用,2006,26(1):154#8722;156.
[4]郭璠,蔡自兴. 图像去雾算法清晰化效果客观评价方法[J]. 自动化学报,2012,38(9):1410#8722;1419.
[5]李权合,毕笃彦,许悦雷,查宇飞. 雾霾天气下可见光图像场景再现[J]. 自动化学报,40(4):744#8722;750.
[6]贺薪宇. 基于暗原色先验模型的混合滤波图像去雾算法[J]. 北华大学学报(自然科学版),2018,19(01):128-134.
[7]徐振轩. 基于天空区域分割的单幅图像去雾方法研究[D].西南科技大学,2017.
[8]邱东芳,黄光辉,刘星,杨兵. 透射率和大气光自适应估计的暗通道去雾[J]. 计算机应用,2017,37(S1):176-179.
[9]廖强强. 单幅雾天图像去雾算法研究[D]. 东华理工大学,2017.
[10]霍海蒙. 基于暗通道先验的海边雾天图像去雾算法研究[D].青岛大学,2017.
[11]赵庆国. 改进的暗通道先验去雾算法研究[D]. 辽宁工程技术大学,2017.
[12]董博. 基于可变框架Retinex的图像去雾算法研究[D]. 大连海事大学,2017.
[13]Zhigang Ling, Guoliang Fan, Jianwei Gong, Yaonan Wang, Xiao Lu. Perception oriented transmission estimation for high quality image dehazing[J]. Neurocomputing, 2017, 224.
[14]Xin Liu, He Zhang, Yiu-ming Cheung,Xinge You, Yuan Yan Tang. Efficient single image dehazing and denoising: An efficient multi-scale correlated wavelet approach[J]. Computer Vision and Image Understanding, 2017.
[15]Bin Liao, Peng Yin, Chunxia Xiao. Efficient image dehazing using boundary conditions and local contrast[J]. Computers amp;amp; Graphics, 2017.
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