基于Retinex的图像去雾算法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的及意义

成像系统从电视、报纸、大自然等获取信息一般都是通过图片的形式获得，图像是信息形成的载体，是大自然的客观表现，成像系统可以采用多形式、多手段从客观世界获取，并作用于人眼产生视觉，图像质量的好坏将对图像读取、计算、分析产生深刻的影响，现实生活中，导致图像质量退化的因素无处不见，比如人为干扰、噪声、自然环境等，但是雾霾等自然天气才是导致户外图像质量下降的主要因素。随着图像处理技术和计算机视觉技术地发展,图像已经和人们的生活密不可分,图像采集系统设备在人们的生活中随处可见。但是在雾天情况下,大气中悬浮的大量微小水滴、烟粒、气溶胶的散射作用，使空气浑浊。通过交通和公共场所摄像头摄取的图像，由于雾的影响，导致图像的对比度降低，图像的整体质量下降，还会出现图像内容信息模糊不清和细节丢失等诸多问题，影响了对远处景物和人物信息的观察和辨别。降质图像严重影响了户外视频及图像采集设备的应用，这对城市交通、卫星监控等带来了安全隐患，使得采集到的图像不能提供足够的有效信息供研究人员后续处理和分析。例如，用于军事侦察或监视的户外系统，在雾天条件下获取的图像严重退化，造成图像中的信息无法识别和分析，侦察能力下降，从而导致严重的后果；高速公路图像监视系统，受到雾的影响采集到的图像可辨识率低，无法用来辅助或监控交通。

因此，图像去雾技术的研究是及其必要的，也受到了大量研究学者的青眯，去雾技术前景广、跨学科、利用价值高。去雾能显著地增强景物的能见度，使图像具有更好的视觉效果，从而实现视觉系统的全天候工作，提高系统在恶劣天气下工作的实用性和可靠性，并且去雾后的图像中具有丰富的深度信息，相关研究人员依旧可通过这些图片来寻找图片背后隐藏的信息，这很大程度可让设备忽略雾天这种恶劣条件，有助于视觉算法以及高级的图像编辑。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究的基本内容

图像去雾算法是提高图像质量的重要手段，在现有retinex算法的基础上，如何有效的提升去雾的效果，同时减少因多个滤波器导致的无法适用现有多种有雾环境是去雾算法的重要研究内容。本研究针对retinex进行进一步的优化提升去雾效果，达到更好的可视化目的。

2.2研究目标

3. 研究计划与安排

第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；

第4周—第5周 论文开题；

第6周—第9周 编写算法进行实验测试

4. 参考文献（12篇以上）

[1]彭峰.基于暗通道先验与retinex的图像去雾算法研究[j].湖南师范大学,2019.

[2]董静薇,赵春丽,海博.融合同态滤波和小波变换的图像去雾算法研究[j],哈尔滨理工大学学报,2019,vol24-1,pp66-70．

[3]黄静静,陈文静,苏显渝,等.小波变换在调制度测量轮廓术中的应用[j].光学学报,2016,36(7):77.