1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
图像去雾霾是计算机视觉和图像处理领域的一项重要任务，旨在去除雾霾对图像质量的影响，恢复清晰的场景信息。
雾霾作为一种常见的大气现象，会严重降低图像的可见度、对比度和色彩饱和度，进而影响目标识别、图像分析等后续应用的效果。
因此，研究高效、鲁棒的图像去雾霾算法具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述图像去雾是计算机视觉和图像处理领域的一个重要研究方向，多年来涌现出大量研究成果。
现有的图像去雾方法主要分为基于图像增强、基于图像复原和基于机器学习三类。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
##主要内容
本研究将深入探讨基于暗通道先验的图像去雾霾算法，并针对其不足进行改进，以提高算法的去雾效果、鲁棒性和泛化能力。
主要研究内容如下：
1.暗通道先验的深入研究:深入研究暗通道先验的物理意义和数学模型，分析其在不同场景和雾霾条件下的适用性，并探讨其局限性。
2.透射率估计的改进:研究基于暗通道先验的透射率估计方法，分析其精度、效率和抗噪声性能。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和应用评估相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:广泛查阅国内外相关文献，了解图像去雾霾领域的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与改进:深入研究暗通道先验的原理和模型，分析其优缺点和适用范围。
针对传统暗通道算法的局限性，设计改进策略，例如改进透射率估计方法、优化大气光估计方法等，以提高算法的去雾效果、鲁棒性和泛化能力。
5. 研究的创新点
本研究的预期创新点如下：
1.改进的透射率估计方法:针对传统暗通道算法在透射率估计方面的不足，例如对天空区域估计不准确、对浓雾场景处理不佳等问题，提出改进的透射率估计方法，例如结合边缘信息、多尺度融合等方法，以提高透射率估计的准确性。
2.优化的大气光估计方法:针对传统暗通道算法在大气光估计方面的不足，例如容易受到噪声影响、对彩色图像处理效果不佳等问题，提出优化的大气光估计方法，例如基于先验知识的方法、基于机器学习的方法等，以提高去雾图像的色彩保真度和自然度。
3.自适应去雾参数:针对不同类型的雾霾图像，设计自适应的去雾参数和策略，例如根据雾霾浓度、图像内容等因素自适应地调整参数，以提高算法的鲁棒性和泛化能力，使其能够更好地适应不同的应用场景。
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,王建军,郭雷.图像去雾技术综述[J].软件学报,2020,31(06):1699-1722.
2. 刘颖,王敬儒,张艳宁,等.基于暗通道先验的单幅图像去雾算法综述[J].计算机应用研究,2021,38(03):667-675 682.
3. 陈钱,李晓丽,王向云.融合图像显著性和暗通道先验的图像去雾算法[J].光电子·激光,2021,32(08):877-885.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
