1. 本选题研究的目的及意义
随着电子信息技术的快速发展，视频图像已经成为人们获取信息的重要来源。
然而，在雨雪等恶劣天气条件下，视频图像质量会严重下降，影响人们的正常生活和工作，例如自动驾驶、户外监控等领域。
因此，视频图像去雪技术的研究具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
视频图像去雪技术是一个热门的研究领域，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在视频图像去雪领域的研究起步相对较晚，但近年来取得了显著的进步。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将针对现有视频图像去雪算法存在的不足，研究高效、实时的去雪算法，并利用FPGA技术实现该算法的硬件加速。
具体研究内容如下：
1.视频图像去雪算法研究：深入分析现有视频图像去雪算法的优缺点，包括传统方法和深度学习方法。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:查阅国内外相关文献，了解视频图像去雪技术的最新研究进展、主要算法和技术路线，为课题研究奠定理论基础。
2.算法研究阶段:深入分析现有去雪算法的优缺点，选择一种适合FPGA实现的算法，并对其进行改进，提高其效率和实时性。
3.FPGA平台搭建阶段:选择合适的FPGA开发板和软件开发环境，完成FPGA平台的搭建和配置，为算法的硬件实现做好准备。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.算法改进:针对现有去雪算法存在的不足，提出一种改进的、更适合FPGA实现的去雪算法。
2.硬件加速:利用FPGA技术对改进后的去雪算法进行硬件加速，提高算法的运行效率和实时性。
3.系统实现:构建一个完整的视频图像去雪系统，并对其性能进行测试和评估。
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. 刘峰,王向阳,郭雷,等.基于改进Dark Channel Prior的快速单幅图像去雾算法[J].光电子·激光,2018,29(10):1117-1124.
2. 陈阔,彭启琮.基于深度卷积神经网络的单幅图像去雾算法[J].光学学报,2018,38(12):269-277.
3. 郭璠,张叶,薛雨丽,等.融合多尺度特征的单幅图像去雾算法[J].计算机工程与应用,2021,57(23):191-198.
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