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恶劣天气图像数据中灭失系数的估计—基于机器学习方法开题报告

 2020-05-02 05:05  

1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)

1、 选题目的和意义: 雾霾对交通出行影响很大,准确估计能见度对交通通行具有重要的现实意义。

众所周知,道路上视频监控很容易获取。

同时,我们不难发现,在晴空和有雾状态下的图像具有明显的差异。

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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

问题一:如何取景深 研究途径: 第一步,将某一地点的晴天照片a与雾天照片b利用matlab软件的imread函数转化成高维的灰度矩阵,每一个元素代表图像该点的灰度值。

第二步, 将a对应的灰度矩阵内的元素a_ij与b对应的灰度矩阵内的元素b_ij组成二维向量(aij,bij),若原灰度矩阵是n阶矩阵,那么有n^2个二维向量,选取合适的机器学习方法按某一特征进行分类,这里拟分成10类。

第三步,每一类对应一个景深di,每一个景深的灰度值向量组都有共有的特点。

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