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基于MSR改进算法的图像和视频去雾研究的中期报告
一、研究背景
去雾是计算机视觉领域的一个重要研究方向，能够用于提高图像和视频的质量，同时在无人驾驶、航空巡视等领域也有着广泛的应用。目前，已经有许多研究实现了去雾算法的开源工具和程序库，例如DehazeNet、FoggyCity、MSCNN等。然而，目前存在的去雾算法在去除雾霾时存在一定的缺陷，例如去除过程中易产生图像噪点、失真等问题，影响图像质量。因此，本课题对于去雾算法进行了改进研究。
二、研究目的
本课题旨在基于MSR（Multi-ScaleRetinex，多尺度视网膜削弱）算法改进现有的去雾算法，提高图像和视频的质量，同时解决去除过程中出现的噪点、失真等问题。希望通过本次研究可以进一步拓展去雾算法的应用范围和提高去雾算法的实用性。
三、研究内容及进展
1、文献综述
本课题在研究早期，对去雾算法进行了深入了解和分析，并对国内外相关的研究文献进行了综述。文献综述主要涉及到了去雾算法的发展历程、现有算法的优缺点、去雾算法的应用领域等方面，为后续的研究提供了理论基础和参考方向。
2、MSR算法原理
本课题将MSR算法应用于图像和视频去雾中，因此需要对MSR算法的原理进行深入了解。MSR算法是一种多尺度视网膜削弱算法，通过对图像进行多次滤波将图像分解为不同的尺度，然后对尺度进行处理得到最终图像。MSR算法能够有效地对图像进行增强，同时减轻图像噪声和失真等问题。
3、去雾算法改进
本课题尝试通过对现有的去雾算法进行改进，将MSR算法应用于去雾算法中。改进后的去雾算法通过MSR算法的多次滤波处理，能够有效地去除雾霾和增强图像质量，同时在去除过程中减轻了图像噪点和失真等问题。本课题在改进后的算法中还引入了自适应偏移滤波算法，用于去除图像中的椒盐噪声，提高去雾算法的去噪能力。
四、下一步工作计划
1、数据采集
本课题将进一步扩充数据集，用于对改进后的去雾算法进行评估和优化，同时也可以用于支持未来的研究工作。
2、算法优化
本课题将进一步优化算法，通过改变MSR算法的参数和自适应偏移滤波算法的参数等，来提高去雾算法的精度和效率。
以上是本次中期报告的主要内容，感谢评委的阅读。