基于暗通道先验的图像去雾算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

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，旨在去除图像中雾霾等天气现象对场景visibility的影响，还原真实场景信息，具有重要的理论意义和广泛的应用价值。

近年来，随着智能交通、视频监控、遥感图像分析等领域的快速发展，图像去雾技术的需求日益增长。

在智能交通领域，雾霾天气下获取的道路图像质量下降，会严重影响车辆的自动驾驶和交通安全；在视频监控领域，雾霾会降低监控视频的清晰度，不利于目标识别和事件分析；在遥感图像分析领域，雾霾会遮挡地表信息，影响遥感图像的解译和应用。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像去雾作为计算机视觉和图像处理领域的一个经典问题，长期以来受到学者们的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在图像去雾领域取得了一定的成果，特别是在基于深度学习的去雾方法方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容是：
1.深入研究暗通道先验理论，分析其在图像去雾中的适用性和局限性，并探讨其与其他先验知识的结合；2.研究现有的基于暗通道先验的图像去雾算法，分析其优缺点和改进方向，特别是在处理浓雾图像、天空区域以及保持图像颜色和细节方面的不足；3.针对现有算法存在的问题，提出改进的透射率估计方法、大气光估计方法和图像复原方法，提高去雾图像的质量；4.在公开数据集上进行实验，验证所提算法的有效性和鲁棒性，并与现有算法进行比较分析。

1. 主要内容

本选题研究的主要内容是：
1.深入研究暗通道先验理论，分析其在图像去雾中的适用性和局限性，并探讨其与其他先验知识的结合；2.研究现有的基于暗通道先验的图像去雾算法，分析其优缺点和改进方向，特别是在处理浓雾图像、天空区域以及保持图像颜色和细节方面的不足；3.针对现有算法存在的问题，提出改进的透射率估计方法、大气光估计方法和图像复原方法，提高去雾图像的质量；4.在公开数据集上进行实验，验证所提算法的有效性和鲁棒性，并与现有算法进行比较分析。

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。

1.理论分析阶段：-深入研究暗通道先验理论，分析其物理意义和数学模型，理解其在图像去雾中的作用机理；-调研国内外相关文献，分析现有基于暗通道先验的图像去雾算法的优缺点，以及针对不同问题的改进策略；-研究不同透射率估计方法、大气光估计方法和图像复原方法的特点和适用场景，为算法设计提供理论依据。

2.算法设计阶段：-针对现有算法在透射率估计、大气光估计和图像复原等方面的不足，提出改进的算法；-设计新的算法模块，例如透射率细化模块、颜色失真校正模块等，以提高去雾图像的质量；-对算法进行复杂度分析，优化算法效率，使其能够应用于实际场景。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种改进的透射率估计方法，该方法结合了图像的局部和全局信息，能够更准确地估计图像的透射率，尤其是在处理浓雾图像和天空区域时具有更好的效果；2.提出一种自适应的大气光估计方法，该方法能够根据图像的内容自适应地估计大气光值，避免了传统方法需要手动设置参数的缺点；3.提出一种基于深度学习的图像复原方法，该方法能够学习雾霾图像和清晰图像之间的映射关系，有效地去除图像中的雾霾，并保持图像的细节和颜色信息。

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]孟宪宇,王静,王晓宇.基于暗通道先验和引导滤波的快速图像去雾算法[j].光学学报,2023,43(13):104001.

[2]张卓,徐海峰,张叶,等.基于混合通道和颜色注意力的单幅图像去雾算法[j].仪器仪表学报,2022,43(12):194-202.

[3]李俊山,李辉,张航,等.结合retinex和暗通道先验的低照度图像增强算法[j].液晶与显示,2022,37(11):1620-1629.