浓雾图像去雾算法研究开题报告

浓雾图像去雾算法研究开题报告一、研究背景和意义雾是天气自然现象中常见的一种，而在城市环境中，许多因素都会导致空气中产生大量的雾霾。雾霾现象不仅影响了人们的健康，也对国民经济和社会发展造成了影响。因此研究和解决这些问题具有重要的理论和现实意义，其中浓雾图像去雾技术就成为了研究的重点之一。二、研究内容本文旨在基于深度学习的浓雾图像去雾算法，将研究内容分为以下几个方面：1、深度学习理论：深度学习作为近年来比较火热的研究领域，其理论知识的学习是本文的第一步。2、浓雾天气图像的特性分析：探究浓雾天气对图片的影响，并通过分析得出去雾算法设计的思路和方向。3、浓雾图像去雾算法的设计：基于深度学习理论和浓雾天气对图片的影响分析，设计并实现一种可行的浓雾图像去雾算法。在设计过程中，可以选取相对简单的Retinex算法，也可以采用最新的GAN算法进行设计。4、实验和对比分析：实验过程中需要准备一些浓雾图片和对应的清晰图片，同时有选择的使用现有的浓雾图像去雾算法进行对照实验。最后分析实验结果得出该算法的有效性和可行性。三、预期成果本文预期达到如下成果：1、深入了解深度学习相关知识。2、分析浓雾天气对图片的影响。3、设计并实现一种较为优秀的浓雾图像去雾算法。4、实验结果与对比分析。四、研究方法1、资料调研法：对深度学习算法相关理论以及各种浓雾图像去雾算法的优缺点进行阅读和调研。2、分析表达法：根据资料调研所得，对浓雾图像去雾算法的特性进行分析和表达，了解浓雾图像与清晰图像的差异及影响。3、算法设计法：根据资料调研和特性分析设计浓雾图像去雾算法。4、实验法：准备浓雾图像和对应的清晰图像，使用本文的浓雾图像去雾算法进行去雾处理，并与其他算法进行实验对照。五、论文结构和时间安排1、绪论（2周）：研究背景、现状、意义、研究方法、论文结构2、深度学习理论（2周）：深度学习基本理论知识学习、深度学习发展历程、深度学习算法模型等。3、浓雾图像特性分析（3周）：浓雾形成原理、浓雾的图像特性、灰度值、对比度等。4、浓雾图像去雾算法设计（4周）：Retinex算法、GAN算法、优化算法等。5、实验与对比分析（3周）：实验环境设置、实验步骤、实验参数设置、实验及分析结果等。6、总结与展望（1周）：总结论文的主要内容、贡献和不足，展望未来的研究方向。六、参考文献1、HeKM,SunJ,TangXO.Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2011,33(12):2341-2353.2、CaiB,XuX,JiaK,etal.DehazeNet:AnEnd-to-EndSystemforSingleImageHazeRemoval[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2017,25(11):5187-5198.3、RenW,LiuS,ZhangH,etal.SingleImageDeh