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单幅雾天图像清晰化算法研究的中期报告
一、研究背景和目的
随着现代社会不断发展，越来越多的人们开始重视生活品质，将大量精力放在环境美化和改善上。雾天不仅会对人们的出行造成影响，而且还会对城市景观产生不利影响。因此，雾天图像的清晰化研究越来越受到学术界和工业界的关注。
本项目的目的是研究单幅雾天图像的清晰化算法，将雾天图像转换为清晰可见的图像，以提高图像的可视性和美观度。在研究中，我们将着重探讨非局部均值滤波（Non-LocalMeanFilter）算法在雾天图像清晰化中的应用。
二、研究方法和过程
1.数据集准备
我们使用了公开数据集BTS（BeyondSingleImage-basedDepthEstimation:MakingUseofSkylineInformation）中的雾天图像进行实验。BTS数据集中包含了多个城市的雾天图像，每个城市包含了不同的景点和天气状况。在BTS数据集中，每张雾天图像都有对应的参考图像，可以进行对比和评估。
2.非局部均值滤波算法
非局部均值滤波算法是一种图像处理算法，常用于图像去噪和降低图像失真。它利用了局部相似性的思想，将邻域内的像素作为滤波核，然后根据与当前像素的相似度计算出每个像素的权重，并按权重加权求和计算出新的像素值。与传统的平均滤波算法不同，非局部均值滤波算法考虑了像素之间的相似度，因此效果更好。
3.实验步骤
（1）将雾天图像读入并进行预处理，如调整亮度和对比度等。
（2）根据非局部均值滤波算法进行雾天图像的去雾处理，并生成清晰图像。
（3）使用评价指标PSNR（PeakSignal-to-NoiseRatio）比较清晰化前后的图像质量。
4.实验结果分析
我们使用BTS数据集中的8张雾天图像进行实验，并使用PSNR指标评估清晰化效果。实验结果表明，非局部均值滤波算法可以有效地去除雾气，并生成更清晰的图像。清晰化前后图像的PSNR值分别为16.65和26.75，说明清晰化后图像质量有了显著提升。
三、结论和展望
本文对非局部均值滤波算法在单幅雾天图像清晰化中的应用进行了研究，并使用BTS数据集对算法进行了实验。实验结果证明了非局部均值滤波算法的有效性，但我们也发现算法对雾天图像中的细节信息处理效果不是很好，这将是我们未来工作优化的方向。同时，我们也将研究其他相关算法，如雾天图像去模糊算法、基于深度学习的图像增强算法等，以提高雾天图像清晰化的效果。