基于Matlab的雾霭天气图像增强算法研究开题报告

1. 研究目的与意义

城市发展伴随着出现的环境问题雾霭严重影响了人们的生活，对于在雾霭天拍摄的图像，缺少一定的辨识度。

中国北方多地持续多日的雾霭天气使得京津冀及周边城市空气质量指数已爆表，许多地标性建筑已经隐形，这已经影响到人民生活的许多方面，包括网上购物的延迟交付，没有配备烟气处理设备的餐馆被阻止烹饪食物，受影响的地区的滞留乘客数量不断增加，户外考试因为雾霭太浓而被关闭，中国北方最大的港口天津港已经停止处理煤炭、铁矿石和其他非液体产品的运作，由于严重的雾霭影响一些操作已被暂停了，意味着生产工业原料的中国工厂也将限制生产。

而农林部门需要通过遥感图像了解植物生长情况，监视病虫害发展及治理。

2. 课题关键问题和重难点

关键问题：图像噪声的处理，加性噪声，乘性噪声，椒盐噪声，量化噪声所造成的不均匀性光照，带来的图像模糊；滤波处理图像，数据压缩，图像切割与分界线，目标识别，灰度变换都是关于图像辨识度的难题；线性与非线性运算，光谱运算等算法也是关键;难点：1、如何抑制噪声对于图像处理和传输图像的干扰，尽量确保图像质量，做到不失真；2、如何在雾霭严重的情况下，能够保证数据传输接收器和传输器所反映的数据内容误差在一定范围内；3、如何处理雾霭情况下反映图像的对比度，物与物之间的分界线也需要增加其清晰度；4、要分清去雾算法在全面和局部的应用，算法方式很多，要理解算法和其所适合处理的对象环境；5、对于滤波的掌握也是一大难题，如何灰度变换和对彩色图像的处理。

3. 国内外研究现状（文献综述）

最初在20世纪50年代，电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

但是它真正发展是在80年代后，随着计算机技术和人工智能、思维研究的迅速发展，图像处理正向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。

4. 研究方案

（l）数据准备。

如果输入图像为彩色图像，则将其划分为r，g，b三个波段，将每个像素的值由整数转换为浮点数。

这种增强算法首先依据像素的r，g，b分量将输入的彩色图像被分解成为三幅图像，代表场景中波长不同（长波、中波和短波）的反射光的强度；（2）计算每个波段内相对明暗感觉。

5. 工作计划

第 1周： 查找与课题相关的文献和翻译文献，对所要研究的内容进行初步了解第 2周： 撰写开题报告，了解背景意义，包括对文献的认知了解，提出自己的设计方案，熟悉流程第 3周： 了解雾霭天气图像增强算法的原理和其数字图像处理并初步思考其在ARM平台如何实现第 4周： 了解Retinex算法的原理和其应用第 5周： 了解Matlab程序的设计和仿真，对软件加强理解与应用第 6周： 编写雾霭天气图像增强算法Matlab程序，有个初步的思路第 7周： 编写雾霭天气图像增强算法Matlab程序，确保其完成性与有效性第 8周： 程序验证和仿真第 9周： 程序修改、验证和仿真第 10 周： 研究ARM平台的雾霭天气图像增强算法实现第 11 周：规整毕设资料，根据所给的规范要求撰写论文第 12 周：提交论文第 13 周：准备答辩第 14 周：毕设结束工作