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

近年来，图像去雾技术作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，受到越来越多的关注。

雾霾天气会造成户外场景图像质量下降，能见度降低，进而影响到人们的日常生活以及交通安全等方面。

因此对图像进行去雾处理，提高图像质量显得尤为重要。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像去雾技术一直是计算机视觉和图像处理领域的研究热点，国内外学者在该领域进行了大量的研究工作，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在图像去雾领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在暗通道先验、深度学习等方面取得了一定的成果。

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，针对传统暗通道先验算法的不足，提出改进的算法模型，并通过仿真实验验证算法的有效性。

1. 主要内容

1.深入研究暗通道先验理论，分析其在图像去雾中的应用原理、优缺点以及适用范围，并对传统算法进行详细的分析，找出其存在的不足之处，例如在处理天空区域时容易出现颜色失真等问题。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法。

1.首先，对图像去雾的相关理论和技术进行深入研究，包括图像退化模型、暗通道先验理论、图像质量评价指标等，为算法设计奠定理论基础。

2.其次，针对传统暗通道先验算法的不足，设计改进的算法模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于针对传统暗通道先验算法的不足，提出改进的算法模型，以提高去雾图像的质量。

具体而言，本研究的创新点包括以下几个方面：1.提出一种改进的暗通道先验模型，结合图像的局部对比度、边缘信息等特征，对暗通道先验进行优化，以提高算法在处理复杂场景图像时的鲁棒性和去雾效果，解决传统算法在天空区域容易出现颜色失真等问题。

2.探索更加精确的透射率估计方法，例如基于引导滤波的透射率细化方法，以提高去雾图像的质量。

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,王植,王耀南.基于暗通道先验和retinex理论的单幅图像去雾算法[j].计算机应用,2021,41(07):2075-2081.

2. 罗传博,张艳宁,徐庆.基于区域分割和暗通道先验的快速图像去雾算法[j].计算机科学,2021,48(07):16-22.

3. 何凯悦,张航,田浩.结合图像融合和暗通道先验的单幅图像去雾算法[j].计算机科学,2021,48(s2):163-167.