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基于光学模型的水下与夜晚图像增强研究的任务书任务书题目：基于光学模型的水下与夜晚图像增强研究背景介绍：水下与夜晚环境下的图像采集常常存在光线弱、噪声大、色彩失真等问题，影响图像质量与目标识别能力，因此需要对这些图像进行增强处理。近年来，随着图像处理技术的发展，对水下与夜晚图像增强的研究也愈发深入。任务目标：本次研究旨在基于光学模型，探究对于水下与夜晚图像增强的最佳方案，提高图像质量和目标识别率，主要目标包括：1.探究光学模型在水下与夜晚环境下图像增强中的应用，并分析其作用机理。2.借鉴现有图像增强方法，结合光学模型，提出适用于水下与夜晚图像增强的优化算法。3.对比分析各种算法的增强效果和计算复杂度，选择出最优方案。任务内容：1.搜集水下与夜晚环境下采集的图像数据，并进行数据预处理，包括去除噪声、校正色彩等。2.掌握常见的图像增强算法，如对比度拉伸、直方图均衡化、小波变换等，分析其优缺点。3.研究光学模型及其在图像增强中的应用，分析其原理，并将其与现有算法结合，提出优化算法。4.编写程序实现算法，并对实验结果进行分析，包括图像质量指标、计算复杂度等，以验证算法的效果。5.对比分析各种算法的增强效果和计算复杂度，选择出最优方案，并探究其在实际应用中的可行性。任务难点：1.研究光学模型在水下与夜晚环境下图像增强中的应用，对模型进行细致的分析和研究。2.结合现有方法，寻找适合水下与夜晚环境下图像的最佳增强算法，提高图像质量和目标识别率。3.对比分析各种算法的增强效果和计算复杂度，挑选出最优方案，并探究其在实际应用中的可行性。参考文献：1.ZhangX,LiuS,WangY,etal.Underwaterimageenhancementusinganadaptiveimagingmodel.ISPRSJPhotogrammRemoteSens,2018,146:218-230.2.QinY,ChoiHK,RenY,etal.SingleImageUnderwaterImageEnhancementBasedonAttenuationMapAnalysis.IEEEAccess,2019,7:31900-31910.3.AnupamM,ChakravartyA.Acomparativestudyofunderwaterimageenhancementtechniques.Optik,2017,136:145-166.验收标准：1.研究成果符合任务目标，能够解决水下与夜晚图像增强中的实际问题。2.编写程序实现算法，并对实验结果进行分析，包括图像质量指标、计算复杂度等。3.对比分析各种算法的增强效果和计算复杂度，选择出最优方案，并

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