基于暗通道先验的图像去雾算法及仿真实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像去雾作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，旨在消除或减弱雾霾等恶劣天气条件对图像质量的影响，恢复清晰的场景信息。

清晰的图像对于环境监测、交通安全、遥感探测等应用领域具有至关重要的作用。

本选题以暗通道先验为理论基础，研究和改进图像去雾算法，并进行仿真实现，具有重要的理论价值和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像去雾技术一直是国内外学者研究的热点，近年来取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在图像去雾领域展开了广泛研究，并取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究基于暗通道先验的图像去雾算法，并通过仿真实现对算法进行验证和评估。

1. 主要内容

1.研究大气散射模型和暗通道先验理论，分析经典暗通道先验去雾算法的原理和步骤，并阐述其优缺点。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果评估相结合的研究方法。

1.理论分析阶段：深入研究大气散射模型和暗通道先验理论，分析经典暗通道先验去雾算法的原理、步骤和优缺点，为后续算法改进提供理论基础。

2.算法设计阶段：针对经典算法的不足，设计改进的暗通道先验估计方法和透射率图优化策略，并设计去雾图像复原算法，以提高去雾图像的质量。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种改进的暗通道先验估计方法，提高透射率估计的准确性，尤其是在天空区域和物体边缘等细节区域。

2.研究更有效的透射率图优化策略，在保持图像结构信息的同时，有效抑制光晕和噪声等artifacts。

3.通过仿真实验，对比分析改进算法与经典算法的性能差异，验证改进策略的有效性，并对算法的应用前景进行展望。

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.郭璠,张艳宁,王春晓,等.基于暗通道先验和retinex理论的单幅图像去雾算法[j].液晶与显示,2021,36(11):1719-1727.

2.张亚丛,王慧娟,郭文强.融合边界约束和细节增强的暗通道去雾算法[j].光电子·激光,2022,33(08):820-828.

3.刘海迪,周利莉,王向阳.一种结合retinex和暗通道先验的图像去雾算法[j].激光与光电子学进展,2021,58(19):258-267.