基于道路场景的图像去雾研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着自动驾驶、辅助驾驶等技术的快速发展，道路场景图像处理成为了计算机视觉领域的研究热点。

然而，在雾霾、雨雪等恶劣天气条件下，道路场景图像质量会严重下降，给交通安全带来极大隐患，也为计算机视觉算法的应用带来了挑战。

因此，对道路场景图像进行有效的去雾处理，对于提高道路交通安全、推动自动驾驶等技术的落地应用具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像去雾作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，多年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。

1. 国内研究现状

近年来，国内学者在图像去雾领域取得了一系列重要进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.道路场景图像特征分析:深入分析道路场景图像的特点，例如道路的几何结构、车辆目标的分布规律、交通标志的语义信息等，以及雾霾对这些特征的影响，为算法设计提供理论依据。

2.图像去雾算法研究:研究现有的图像去雾算法，特别是基于深度学习的方法，分析其优缺点以及在处理道路场景图像时的适用性，为算法选择和改进提供参考。

3.基于道路场景的图像去雾算法设计:针对道路场景图像的特点，设计高效、鲁棒的图像去雾算法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:深入调研国内外图像去雾领域的最新研究进展，特别是道路场景图像去雾方面的研究成果，分析现有方法的优缺点，为算法设计提供参考。

2.道路场景图像特征分析:收集和分析大量的道路场景图像，研究其特点以及雾霾对这些特征的影响。

3.算法设计与实现:基于对道路场景图像特征的分析，设计高效、鲁棒的图像去雾算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对性:不同于以往研究通用场景图像去雾算法，本研究将专注于道路场景图像去雾，并针对道路场景的特点设计更加高效、鲁棒的算法。

2.深度融合:本研究将尝试结合传统方法和深度学习方法的优势，例如利用传统方法提取道路场景的先验信息，并将其融入到深度学习模型中，以提高去雾效果。

3.实用性:本研究将致力于开发能够实际应用的图像去雾算法，并将在实际场景中进行测试和验证，以确保算法的实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 郭裕兰,张晓君,王任栋,等.基于暗通道先验和retinex理论的单幅图像去雾算法[j].西安交通大学学报,2023,57(4):100-109.

2. 张卓然,郭璠,张新峰,等.融合多尺度特征和边界增强约束的单幅图像去雾算法[j].光电子·激光,2023,34(7):747-758.

3. 张金超,郭晓峰,张丽艳,等.基于多尺度特征融合的单幅图像去雾算法[j].电子测量与仪器学报,2022,36(8):173-181.