基于Matlab的车牌图像去雾处理设计开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

一、课题的要求及内容

本论文课题源于生产实践，例如高速公路图像监视系统，基于matlab软件开发。雨雾等天气条件下获得的图像，存在对比度降低、颜色失真、模糊不清等严重的退化现象，给辨识目标带来一定的困难，直接限制和影响了户外监控系统效用的发挥。本论文主要针对雾天高速公路图像的退化问题，详细分析雾天图像退化原因和模糊机理，要求对雾天降质图像去雾处理的基础理论和关键技术进行研究，并从非模型和基于模型两个方面对交通监控图像重点是车牌进行去雾处理。

二、课题研究背景及意义

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

雾天天气下图像不清晰的主要原因是由于大气散射作用使像素点灰度值分布过于集中，对比度减弱。因此，主要有两方面可以进行图像复原，一方面从纯图像处理领域观点进行图像对比度增强；另一方面从物理模型入手进行图像复原。图像增强的去雾方法主要是通过图像对比度的改变，达到去雾的目的。依据建模移除雾对图像的影响则充分考虑到图像质量下降的本质原因，从根本上分析图像模糊、退化与大气散射的关系，从而还原场景的真实性。

1、基于非物理模型的雾天退化图像增强方法，主要分为传统的图像增强方法，基于多尺度分析的图像增强方法，基于数学形态学增强方法，基于模糊理论增强方法，基于人类视觉的图像增强方法，和基于retinex理论的图像增强方法等几类。

本文将主要讨论非物理模型中，基于retinex理论的图像增强方法。