濃霧圖像去霧算法研究開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義霧是天氣自然現(xiàn)象中常見(jiàn)的一種，而在城市環(huán)境中，許多因素都會(huì)導(dǎo)致空氣中產(chǎn)生大量的霧霾。霧霾現(xiàn)象不僅影響了人們的健康，也對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展造成了影響。因此研究和解決這些問(wèn)題具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義，其中濃霧圖像去霧技術(shù)就成為了研究的重點(diǎn)之一。二、研究?jī)?nèi)容本文旨在基于深度學(xué)習(xí)的濃霧圖像去霧算法，將研究?jī)?nèi)容分為以下幾個(gè)方面：1、深度學(xué)習(xí)理論：深度學(xué)習(xí)作為近年來(lái)比較火熱的研究領(lǐng)域，其理論知識(shí)的學(xué)習(xí)是本文的第一步。2、濃霧天氣圖像的特性分析：探究濃霧天氣對(duì)圖片的影響，并通過(guò)分析得出去霧算法設(shè)計(jì)的思路和方向。3、濃霧圖像去霧算法的設(shè)計(jì)：基于深度學(xué)習(xí)理論和濃霧天氣對(duì)圖片的影響分析，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種可行的濃霧圖像去霧算法。在設(shè)計(jì)過(guò)程中，可以選取相對(duì)簡(jiǎn)單的Retinex算法，也可以采用最新的GAN算法進(jìn)行設(shè)計(jì)。4、實(shí)驗(yàn)和對(duì)比分析：實(shí)驗(yàn)過(guò)程中需要準(zhǔn)備一些濃霧圖片和對(duì)應(yīng)的清晰圖片，同時(shí)有選擇的使用現(xiàn)有的濃霧圖像去霧算法進(jìn)行對(duì)照實(shí)驗(yàn)。最后分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出該算法的有效性和可行性。三、預(yù)期成果本文預(yù)期達(dá)到如下成果：1、深入了解深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)。2、分析濃霧天氣對(duì)圖片的影響。3、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種較為優(yōu)秀的濃霧圖像去霧算法。4、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與對(duì)比分析。四、研究方法1、資料調(diào)研法：對(duì)深度學(xué)習(xí)算法相關(guān)理論以及各種濃霧圖像去霧算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行閱讀和調(diào)研。2、分析表達(dá)法：根據(jù)資料調(diào)研所得，對(duì)濃霧圖像去霧算法的特性進(jìn)行分析和表達(dá)，了解濃霧圖像與清晰圖像的差異及影響。3、算法設(shè)計(jì)法：根據(jù)資料調(diào)研和特性分析設(shè)計(jì)濃霧圖像去霧算法。4、實(shí)驗(yàn)法：準(zhǔn)備濃霧圖像和對(duì)應(yīng)的清晰圖像，使用本文的濃霧圖像去霧算法進(jìn)行去霧處理，并與其他算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)照。五、論文結(jié)構(gòu)和時(shí)間安排1、緒論（2周）：研究背景、現(xiàn)狀、意義、研究方法、論文結(jié)構(gòu)2、深度學(xué)習(xí)理論（2周）：深度學(xué)習(xí)基本理論知識(shí)學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)算法模型等。3、濃霧圖像特性分析（3周）：濃霧形成原理、濃霧的圖像特性、灰度值、對(duì)比度等。4、濃霧圖像去霧算法設(shè)計(jì)（4周）：Retinex算法、GAN算法、優(yōu)化算法等。5、實(shí)驗(yàn)與對(duì)比分析（3周）：實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置、實(shí)驗(yàn)步驟、實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置、實(shí)驗(yàn)及分析結(jié)果等。6、總結(jié)與展望（1周）：總結(jié)論文的主要內(nèi)容、貢獻(xiàn)和不足，展望未來(lái)的研究方向。六、參考文獻(xiàn)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