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雾天环境下的图像增强算法研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着社会经济的快速发展和城市化进程的加快，雾天天气对人们出行和交通运输的影响越来越大。雾天中，由于能见度的降低和光线的散射导致图像质量下降，对于驾驶员和行人来说存在很大的安全隐患。因此，对雾天环境下的图像增强算法的研究具有重要的理论和实际意义。
二、研究现状
目前，国内外学者在雾天图像增强方面已经做出了很多有益的探索和研究。其中，主要的方法包括：
1.基于多尺度分解的方法：该方法通过自适应性的多尺度分解，将原始图像分解为不同尺度的子图像，然后对分解后的子图像进行增强处理，最终将增强后的子图像进行重建，得到增强后的原始图像。
2.基于对比度增强的方法：该方法通过提高图像的对比度，使得图像的边缘和细节更加明显，从而增强图像的质量。
3.基于图像复原的方法：该方法通过对散射光的传播进行建模，从而恢复出原始图像中被雾遮挡的部分，从而实现对雾天图像的增强。
三、研究计划
本研究计划采用基于对比度增强的方法，对雾天图像进行增强。具体的研究计划如下：
1.首先，本研究将收集并制作适用于雾天图像增强的实验数据集。
2.其次，本研究将引入对比度增强算法，对实验数据集进行测试，并分析对比度增强算法在雾天图像增强方面的效果和局限性。
3.最后，本研究将通过对比度增强算法的改进和优化，提高雾天图像增强的质量和可靠性。
四、预期结果
通过本研究的实验和研究，我们预计可以得到以下几个方面的结果：
1.获得具有代表性的实验数据集，可用于对比度增强算法在雾天图像增强方面的测试和评估。
2.深入分析对比度增强算法在雾天图像增强方面的效果和局限性，为进一步优化算法提供参考。
3.实现对比度增强算法的改进和优化，提高雾天图像增强的质量和可靠性，从而提高雾天天气下的驾驶和行人的安全性。