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雾天图像增强算法研究的中期报告
中期报告
研究背景
雾天图像增强是计算机视觉领域的一个重要研究方向。雾天图像增强技术可以帮助我们更好地理解雾天环境下的图像信息，提高图像质量和视觉效果。目前，已经有很多关于雾天图像增强的研究，但是在实际应用中仍然存在很多问题，如较大的处理时间和低增强效果等。因此，本研究旨在提出一种高效且有效的雾天图像增强算法。
研究内容
本研究主要基于已有的雾天图像增强算法，在对雾天图像进行深入分析的基础上，提出了一个基于显著性区域提取的新型雾天图像增强算法。具体来说，我们首先对雾天图像进行显著性区域提取，然后在显著性区域上运用局部对比度增强和暗通道先验去雾算法，以达到提高图像质量和视觉效果的目的。
在研究过程中，我们主要解决了以下问题：
1.雾天图像特征分析：通过对雾天图像的特征分析，包括色彩、纹理、对比度等方面，确定了显著性区域提取和去雾算法的基本原理。
2.显著性区域提取算法：我们提出了一种基于频域分析和连通成分的显著性区域提取算法。该算法通过求解频域中每个像素点的幅度和相位，以及使用连通成分来确定显著性区域。
3.去雾算法：本文采用局部对比度增强和暗通道先验去雾算法，以减少处理时间，提高去雾效果。
研究计划
接下来，我们将按照以下计划进行研究：
1.实现算法：在Matlab环境下实现所提出的算法，并验证其效果。
2.评估算法：通过对不同种类的雾天图像进行处理，对算法的效果进行评估。
3.比较算法：与已有的雾天图像增强算法进行比较，以验证本文所提出的算法的优劣之处。
4.论文撰写：总结研究成果，撰写论文。