基于道路场景的图像去雾研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着交通运输业的快速发展，道路安全问题日益受到重视。

在恶劣天气条件下，特别是雾霾天气，道路能见度降低，严重影响驾驶员的视觉感知，进而威胁交通安全。

因此，如何有效地去除道路场景图像中的雾霾，提高图像清晰度和可视性，对于辅助驾驶系统、智能交通监控等领域具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像去雾技术已经成为计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。

近年来，国内外学者在图像去雾领域取得了许多重要的研究成果，并提出了多种有效的去雾算法。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.道路场景图像特点分析：-分析道路场景图像的成像特点，包括光照条件、道路结构、车辆目标等。

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，逐步推进研究工作。

1.首先，进行文献调研，深入了解图像去雾技术的发展现状，特别是基于深度学习的图像去雾方法。

2.其次，分析道路场景图像的特点，研究雾霾对道路场景图像的影响，为算法设计提供理论依据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对道路场景的特点，提出改进的图像去雾算法，提高去雾效果和鲁棒性。

2.设计基于深度学习的道路场景图像去雾模型，并针对道路场景的特点进行优化，例如采用多尺度特征融合、注意力机制等方法，提高模型的去雾性能。

3.设计新的损失函数或改进现有损失函数，以提高去雾效果和图像质量。

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,张新曼,王飞.基于暗通道先验的单幅图像去雾算法研究综述[j].计算机科学,2020,47(7):5-14.

2. 熊凯,王卫星,李波.基于深度学习的单幅图像去雾算法综述[j].计算机工程与应用,2020,56(11):1-10.

3. 孟娇,田学隆,赵子天,等.基于深度学习的图像去雾方法综述[j].光电子·激光,2021,32(07):793-808.