基于暗原色先驗(yàn)的圖像去霧算法研究的開(kāi)題報(bào)告

基于暗原色先驗(yàn)的圖像去霧算法研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義近年來(lái)，圖像去霧是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中備受關(guān)注的研究方向之一。由于許多自然場(chǎng)景中存在著霧、煙霧等氣溶膠，這些氣溶膠對(duì)于圖像質(zhì)量和可視性的影響巨大。因此，如何去除這些噪音并恢復(fù)清晰的圖像，對(duì)于提高圖像的質(zhì)量和可視性具有重要意義。圖像去霧算法的研究和應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、遙感圖像處理等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。目前，已經(jīng)有許多圖像去霧算法被提出，如單尺度Retinex、DarkChannelPrior、全自動(dòng)物理模型、分層反卷積等。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，這些算法仍然存在以下幾個(gè)問(wèn)題：去霧效果不理想、存在較大的計(jì)算復(fù)雜度和較大的計(jì)算誤差等問(wèn)題。因此，如何提出一種高效、準(zhǔn)確、實(shí)用的圖像去霧算法，是當(dāng)前研究的重點(diǎn)。二、研究目標(biāo)和內(nèi)容本文的研究目標(biāo)是基于暗原色先驗(yàn)的圖像去霧算法的研究，旨在解決現(xiàn)有算法的不足，提高去霧算法的準(zhǔn)確性和效率。具體研究?jī)?nèi)容包括：1.基于暗原色的理論研究：分析暗原色與氣溶膠之間的物理關(guān)系，研究暗原色先驗(yàn)在圖像去霧中的作用和作用機(jī)理。2.基于暗原色先驗(yàn)的圖像去霧算法設(shè)計(jì)：基于暗原色先驗(yàn)，設(shè)計(jì)一種新型的去霧算法，包括暗通道先驗(yàn)、暗原色先驗(yàn)和模糊先驗(yàn)等關(guān)鍵步驟。3.算法實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于暗原色先驗(yàn)的去霧算法，利用圖像處理的相關(guān)技術(shù)對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，降低算法的時(shí)間復(fù)雜度和計(jì)算誤差。4.算法評(píng)價(jià)：選取不同的數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)所提出的算法進(jìn)行定量和定性評(píng)價(jià)。與現(xiàn)有的各種算法進(jìn)行對(duì)比分析，檢驗(yàn)本文算法的可行性和效果。三、預(yù)期研究成果1.基于暗原色先驗(yàn)的圖像去霧算法：提出一種全新的圖像去霧算法，以暗原色先驗(yàn)為主要思想，采用暗通道先驗(yàn)、模糊先驗(yàn)等關(guān)鍵步驟實(shí)現(xiàn)圖像去霧。2.算法的優(yōu)化和改進(jìn)：利用圖像處理技術(shù)和優(yōu)化算法，降低算法的復(fù)雜度和誤差，提高算法的運(yùn)行速度和準(zhǔn)確性。3.算法的應(yīng)用分析：對(duì)算法的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行分析，如在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用。4.研究論文：撰寫學(xué)位論文1篇，發(fā)表相關(guān)論文2篇，填補(bǔ)相關(guān)領(lǐng)域的空白，提高中國(guó)在該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)地位和聲譽(yù)。四、研究方法及參考文獻(xiàn)1.研究方法：本研究采用實(shí)證研究方法，在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)集等信息進(jìn)行搜集和分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化基于暗原色先驗(yàn)的圖像去霧算法，進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)和評(píng)價(jià)。同時(shí)，利用數(shù)學(xué)建模方法對(duì)所提算法的數(shù)學(xué)原理進(jìn)行探討和分析。2.參考文獻(xiàn)：[1]HeK，SunJ，TangX.Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence，2011，33（12）：2341-2353。[2]李小兵，韓旭升，平川.空間域雙層逆序?yàn)V波去霧算法[J]。計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2016，37（2）：424-428。[3]RenW，LiuS，ZhangH，etal.Singleimagedehazingviamulti-scaleconvolutionalneuralnetworks.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition，2016：2995-3004。[4]BermanD，TreibitzT，AvidanS.Non-localimagedehazing.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition，2016：1674-1682。[5]GastalE，OliveiraM.Adaptivemanifoldsforreal-t