雾天降质图像的增强复原算法研究的开题报告

雾天降质图像的增强复原算法研究的开题报告一、选题背景和意义雾天天气是自然界中的一种现象，但它会对图像质量产生非常大的影响。在雾天天气下，由于水分子的存在，景物的色彩和清晰度都会受到很大的影响，这导致拍摄的图片可能会曝光不足，色彩淡薄、细节模糊、对比度降低等问题，造成图像的损失和降质。因此，如何对雾天降质图像进行复原和增强，提高图像的色彩还原度和清晰度，成为了一个非常重要的研究领域。本论文选题的背景就是基于这样的现实背景和需求，探索一种可行的雾天降质图像增强复原算法。二、选题的研究现状目前，对雾天降质图像的处理主要有以下几种方法：1.经验模态分解(EMD)方法：该方法通过将信号分解成一系列本征模态函数，来分离各种可能存在的较小尺度信息，然后通过去除高频成分来修复图像。该方法可显著地提高图像的清晰度和对比度，但该方法对噪声信号的稳定性较差。2.小波变换法：通过分解图像的空间信号和亮度，可有效地去除雾气带来的影响。同时，小波变换法还可以减少算法计算量，但也存在滤波失真和边缘细节不足等问题。3.基于暗通道先验的方法：该方法认为大多数自然图像具有高度的局部性和统计性质，因此可以预测图像中的暗通道像素，通过预先修复暗通道像素来获得还原的图像。4.深度学习方法：深度学习技术在近年来在图像处理中取得了显著的成果。通过深度卷积神经网络结构，可实现大规模图像复原任务，在雾天降质图像的复原方面也有了很大的进展。三、选题的思路和方案基于以上研究现状，本论文将探索如下研究思路和方案：1.针对雾天降质图像的特点，结合EMD、小波变换等方法，探索一种复合型的增强和复原算法。通过较好地整合不同算法的优势，提高图像复原和处理的精度和效率。2.引入并优化基于暗通道先验的方法，在预先对图像进行深度搜索和预测的基础上，使整个增强和复原过程更加准确和高效。3.探索深度学习方法与以上算法的结合，通过卷积神经网络等方法来训练图像，使其在处理和修复雾天降质图像上具有更好的适应性和泛化能力。同时，对比其他方法算法，对基于深度学习的算法进行全面的优化处理，提高图像复原和增强的效果。四、预期目标和意义本论文的研究目的在于探索一种更为实用、高效、有效的雾天降质图像提升和复原算法。具体目标和意义包括：1.通过深入研究和优化预备的算法，提高图像还原和增强的准确性和速度，从而实现高质量图像的复原。2.基于实验和验证，对不同算法的优劣进行综合评价和比较，提高图像提升和复原的水平。3.为未来相关科学领域的研究填补研究空白，同时也有助于推动图像处理技术的发展，为相关领域的实践提供更高质量的服务。五、研究方法和技术路线探索雾天降质图像的增强复原算法，本论文将采用以下方法和技术路线：1.通过资料的收集和整理，对候选算法的基础思路和实现特点进行分析和比较。2.组建适当规模的雾天降质图像数据集，并进行数据清理和数据裁剪，以方便算法准确地进行训练和评估。3.通过实际算法编程实现、计算和评测，对比各算法的优劣、对比其运算速度和详细效果。4.对实验结果进行数据统计和分析，评估各算法的性能差异，筛选出具有较好性能和实际适用