1. 研究目的与意义
雾天时，弥漫在空中的雾气模糊了人们的视线，使得景物的能见度大幅降低，给人们的生产生活带来严重的影响。雾天获得的图像受到严重退化，不仅模糊不清，对比度降低，而且彩色图像还会出现严重的颜色偏移与失真。这大大降低了图像的应用价值，将给户外图像采集与处理带来了很大的影响，对生活也造成了极大的影响。例如高速公路图像监视系统，在恶劣天气条件下得到的图像会对判断造成极大的困难等等。
因此，研究如何对尘雾等恶劣天气条件下获得的退化图像进行有效地处理，对大气退化图像的复原和景物细节信息的增强有着非常重要的意义。去雾图像的研究可以帮助我们更好的欣赏图片，在图片中获取有用的信息，从而对其他科学领域有着帮助。
2. 课题关键问题和重难点
暗原色先验是户外无雾会因为雾光的充斥而强度值变大。因此这些暗像素能够用来评估雾光的透射情况。利用这个图像数据库的统计规律，它基于经观察得到的这么一个关键事实--绝大多数的户外无雾图像的每个局部区域都存在某些至少一个颜色通道的强度值很低的像素，称之为暗像素。雾天中，这些暗像素先验建立的去雾模型，我们可直接估算雾的浓度并且复原得到高质量的去除雾干扰的图像。
在单幅图像去雾研究中，暗原色先验的方法是十分重要的，也是一个难点。需要根据通过其的公式做出相应的代码，完成一系列的实验。其中在模型求解这步骤中是一个难点。需要完善和运算前面公式。在某些极端的情况下，比如全白色，效果就会受到很大的。
3. 国内外研究现状（文献综述）
提出了一种简单但是有效的图像先验规律--暗原色先验来为单一输入图像去雾。暗原色先验来自对户外无雾图像数据库的统计规律，它基于经观察得到的这么一个关键事实--绝大多数的户外无雾图像的每个局部区域都存在某些至少一个颜色通道的强度值很低的像素。利用这个先验建立的去雾模型，我们可以直接估算雾的浓度并且复原得到高质量的去除雾干扰的图像。对户外各种不同的带雾图像的处理结果表明了dark channel prior的巨大作用。同时，作为去雾过程中的副产品，我们还可获得该图像高质量的深度图。
处理户外图像的困难之一是存在的阴霾，烟雾或烟雾褪色的颜色，并减少所观察到的对象的对比度。我们介绍了一种新的算法，从单幅图像恢复可见性的本体。与其他算法相比，该算法的主要优点是它的速度：其复杂性是一个线性函数的图像的题目只有像素。这个速度使能见度恢复被第一次应用在实时处理的应用，如符号、车道线和障碍物检测从车载美乐。另一个优点是可能处理彩色图像或灰度图像，由于雾的存在和对象低色彩饱和度之间的歧义，假设只有小的物体可以与低饱和度的颜色。该算法仅由几个参数和包含在控制：大气面纱推理、图像恢复和平滑，色调，映射。比较研究和定量评价，提出了先进的算法，这表明类似或更好的质量，结果得到了一些其他国家的认可。最后，一个应用程序在灰度图像中的车道标记提取，说明该方法的可行性。
数字图像处理技术起源于20世纪20年代，经过半个多世纪的发展，目前已经广泛地应用于工业，医疗保健，航空航天，军事等各个领域，在国民经济中发挥着越来越大的作用。目前，随着信息高速公路，数字化地球概念的提出以及因特网的飞速发展，数字图像以其信息量大，传输速度快，作用距离远等一系列有点必成为人类获取信息的重要来源。Microsoft公司开发的Visual C 一直是一种具有高度综合性能的软件开发工具，用它开发出的程序有着运行速度快，可移植能力强等有点。因此，在对数字图像进行处理时通常是采用Visual C 进行编程。数字图像处理中最常用的一些方法：数字图像的点运算，几何交换，正交变换，增强，腐蚀算法，膨胀算法，细化算法，边缘检测与提取，轮廓跟踪，图像分析，图像复原和图像的压缩码等等。
4. 研究方案
对于单幅图像去雾研究，我们这里研究暗原色先验的方法去雾。暗原色先验是通过对户外无雾图像的观察得出的，在这个区域光强度的最小值是个很小的数。选取几个个户外的照片，可以发现图像的暗原色总是灰暗的。关键的一步是将图像分块，因为直接影响了透过率的估计。利用公式快速求取透过率，进行软图像抠图（完善函数），其次复原物体光线（直接复原得到的原始图像倾向于包含噪音），估测大气光，然后进一步处理，复原无雾图像。
5. 工作计划
首先，确定研究论文题目，完成这份开题报告。通过开题报告的书写可以自己有一个大致的轮廓，在完成开题报告的时候通过阅读文献，进行学习。
在完成开题报告后，对于需要的原理公式进行分析和理解，对于参考文献的深度了解，对于不同文献所提供的知识进行一个汇总，拟定一个完整的计划，有条理的利用文献进行论文的进行。
在看完原理和参考文献后，会分化成几个小的模块，进行小模块的设计和编写，这些小课题是一个一个的代码结构，调试小模块的代码，进行实现每一个小模块。完成后进行汇总，形成一个完整的论文模块代码，进行最后的代码完善和修改。
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