雾天图像清晰化算法研究的任务书.docx

该【雾天图像清晰化算法研究的任务书 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【3】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【雾天图像清晰化算法研究的任务书 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。雾天图像清晰化算法研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着科技的快速发展，人们对于图像清晰化的需求也越来越高。而在雾天等恶劣气候条件下，图像的清晰度往往会受到很大的影响，给人们的观察和分析带来困难。因此，研究如何对雾天图像进行清晰化处理成为一个热门的课题。本研究通过深入分析和研究，旨在开发出一种高效可行的雾天图像清晰化算法，提高图像清晰度，满足人们对于图像清晰度的需求。
二、研究目标
1. 深入研究雾天图像的特点和清晰化方法，理解雾天图像的成因和影响因素。
2. 分析已有的雾天图像清晰化算法，比较其优劣，并总结其存在的问题和局限性。
3. 提出一种新型的雾天图像清晰化算法，通过改进和创新，使其在清晰化效果、处理速度和鲁棒性等方面有所突破。
4. 对提出的算法进行实验验证，通过与已有算法进行比较和评估，验证其在雾天图像清晰化方面的有效性和优越性。
三、研究内容
1. 深入学习并了解雾天图像的成因和形成原理，分析其特点和影响因素。
2. 综述现有的雾天图像清晰化算法，包括传统方法和基于深度学习的方法，分析其优劣和局限性。
3. 提出一种新型的雾天图像清晰化算法，通过对传统方法的改进和创新，或者引入深度学习等新技术，提高清晰化效果和处理速度。
4. 实验设计和数据收集，建立适用于雾天图像清晰化的评价指标，进行实验验证，并与已有算法进行对比和评估。
5. 分析实验结果，总结算法的优势和不足之处，提出改进和进一步研究的方向。
四、研究方法
1. 文献综述：对雾天图像清晰化的相关研究进行全面的文献调研，研究现有的清晰化方法，并分析其优缺点。
2. 算法设计：根据文献综述的基础上，提出一种新型的雾天图像清晰化算法，并给出详细的算法流程和数学模型。
3. 实验设计：设计恰当的实验方案，收集具有代表性的雾天图像数据，并建立相应的评价指标和实验环境。
4. 实验验证：运用所提出的算法对雾天图像进行清晰化处理，与已有的算法进行对比和评估，分析实验结果并得出结论。
5. 结果分析：对实验结果进行量化分析和统计，总结算法的优势和不足，提出改进和进一步研究的方向。
五、研究计划
1. 第一阶段（1个月）：完成文献综述，对雾天图像清晰化的相关研究进行调研，分析现有算法的优劣和局限性。
2. 第二阶段（2个月）：根据文献综述的基础上，设计并实现一种新型的雾天图像清晰化算法，并进行初步实验。
3. 第三阶段（2个月）：完善算法设计，对实验结果进行量化分析和评估，分析算法的优势和不足。
4. 第四阶段（1个月）：总结研究成果，撰写论文，完成毕业论文答辩。
六、预期成果
1. 完成一篇具有研究价值和创新性的毕业论文，包括研究背景、目标和内容，研究方法，实验结果和结论等。
2. 提出一种新型的雾天图像清晰化算法，在清晰化效果、处理速度和鲁棒性等方面有所突破。
3. 通过实验验证，与已有算法进行对比和评估，验证所提出的算法在雾天图像清晰化方面的有效性和优越性。
4. 对现有算法进行分析和评价，总结其优点和不足，并提出改进和进一步研究的方向。
5. 完成毕业论文答辩，并获得相应的学位。
七、参考文献
1. He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2011, 33(12): 2341-2353.
2. Ancuti C, Ancuti C O, De Vleeschouwer C. Robust real-time deep haze removal based on dark channel prior. IEEE Transactions on Image Processing, 2016, 25(11): 4987-4998.
3. Zhang K, Lu H, Zhang Q, et al. Fast single image haze removal using self-learning-based skip connections. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2017: 5559-5567.
4. Cai B, Xu X, Jia K, et al. DehazeNet: an end-to-end system for single image haze removal. IEEE Transactions on Image Processing, 2016, 25(11): 5187-5198.