1. 本选题研究的目的及意义
随着智慧城市、智能交通等领域的快速发展，对计算机视觉技术的需求日益增长，其中白天/夜间场景分类作为一项基础性技术，在很多应用场景中扮演着至关重要的角色。
例如，在安防监控领域，可以根据场景的明暗程度自动切换摄像机的日夜模式，提高图像质量；在自动驾驶领域，可以帮助车辆识别环境光照条件，调整驾驶策略，提高行车安全；在图像处理领域，可以根据光照条件选择不同的图像增强算法，提升图像视觉效果。
然而，由于光照条件复杂多变，以及受天气、季节等因素的影响，准确地进行白天/夜间场景分类仍然面临着诸多挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，白天/夜间场景分类作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，受到了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在白天/夜间场景分类方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
基于颜色特征的分类方法：利用图像的颜色信息进行分类，例如RGB颜色直方图、HSV颜色模型等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对白天/夜间场景分类问题，开展以下几个方面的工作：
1.图像预处理:对原始图像进行去噪、增强等预处理操作，提高图像质量，为后续特征提取做好准备。
研究不同预处理方法对分类性能的影响，选择合适的预处理策略。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与工程实践相结合的方法，以计算机视觉技术为基础，通过以下步骤开展研究：
1.文献调研与分析:收集和阅读国内外关于白天/夜间场景分类的最新研究成果，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据集构建:收集和整理大量的白天/夜间场景图像，构建一个规模适中、类别均衡、标注准确的图像数据库，用于模型训练和性能评估。
3.算法设计与实现:研究和比较不同的图像预处理方法，选择合适的预处理策略，提高图像质量。
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.高效的特征提取方法:针对白天/夜间场景图像的特点，提出一种高效的特征提取方法，能够提取更具discriminative的特征，提高分类精度。
2.鲁棒的分类模型:研究和改进现有的分类算法，构建一个鲁棒的分类模型，能够抵抗光照变化、视角变化等因素的影响，提高系统的泛化能力。
3.面向应用的系统设计:将研究成果应用于实际场景，开发一个面向应用的白天/夜间场景分类系统，并对其进行优化，提高其实用价值。
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. 刘硕，孙旭，刘立波，等. 基于改进YOLOv3的自然场景下白天/夜晚图像分类[J]. 光学学报, 2021, 41(11): 1115003.
2. 谢浩宇，李明. 基于改进Faster R-CNN算法的白天和夜间车辆检测[J]. 计算机应用与软件, 2022, 39(12): 277-283.
3. 刘鹏，杨杰. 基于深度学习的白天与夜间图像分类[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(06): 176-182.
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