基于Retinex理论的图像去雾算法研究的开题报告.docx

基于Retinex理论的图像去雾算法研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着人类社会的发展，现代社会对于数码影像的应用越来越广泛。然而，像雾、烟、雨等大气干扰无疑是影响影像质量的主要因素，尤其是对于遥感、无人机等应用领域，雾天气像的获取、识别与分析都是具有重要意义的。因此，图像去雾技术的研究成为当前计算机视觉领域的一个重要研究方向。
早期的图像去雾算法主要基于物理模型的方法，这种方法需要先对场景和雾气的传播模型进行建模，再利用图像处理算法进行逆推求取真实的场景反射率，去除雾气干扰。然而，该方法需要依赖于先验知识和较为复杂的物理模型，而且算法的鲁棒性较差。
近年来，基于Retinex理论的算法成为研究的热点，它可以在保持图像的亮度和色度不变的情况下，去除图像中的细节和颜色失真，达到去雾的效果。因此，本文将探究基于Retinex理论的图像去雾算法。
二、国内外研究现状
（1）国外研究现状
目前，国外研究主要集中在Retinex理论、暗通道先验和基于深度学习的方法上。其中，Retinex理论被广泛应用于图像增强和去雾的领域。
Retinex理论最早由EdwinLand提出，其主要是通过模拟人的视觉机制，对图像进行调整使其更符合人眼的视觉感受。目前，主要的Retinex算法有多尺度Retinex算法、单尺度Retinex算法、全色调Retinex算法等。
（2）国内研究现状
国内研究主要集中在采用思路新颖、所取得的成果具有实际应用价值的算法，如基于Retinex理论的算法、暗通道先验和基于深度学习的方法等。
其中，基于Retinex理论的算法是目前比较为成熟的一种算法，它可以有效地去除图像中的雾气，提高图像质量，具有较高的实用价值。
三、研究内容与方法
本文的研究内容主要包括基于Retinex理论的图像去雾算法的研究和实现，下面具体介绍研究方法。
（1）Retinex理论
Retinex理论是一种基于人类视觉机制模型的图像增强算法，旨在从原始图像中提取有用信息。该理论主要认为图像的亮度L可以表示成场景的反射率R与照明强度S的乘积。即：
L=R*S
那么，Retinex算法的主要任务就是求取场景反射率R和照明强度S。
（2）Retinex去雾算法
基于Retinex理论的去雾主要分为两部分：照度估计和无雾图像重建。
-照度估计：估计雾天气场景中的全局照度值。Retinex理论认为，照度是由场景反射率和照明强度所决定的，因此可以通过估计场景反射率和全局照度来求取其照明强度。
-无雾图像重建：根据场景反射率和全局照度来重建无雾图像。Retinex理论认为，照度下调不足，即场景暗淡，我们需要增加照度，而照度过高，则场景会过于亮丽，可能会导致图像失真。
（3）实验步骤
-对于输入的雾天图像，估计场景反射率。
-通过Retinex算法求取无雾图像的全局照度值。
-通过场景反射率和全局照度来重建无雾图像。
四、预期成果及应用前景
本文主要研究基于Retinex理论的图像去雾算法，期望能够实现较好的去雾效果，并在各种图像去雾应用场景中得到实际应用。
图像去雾技术应用广泛，例如在遥感、机器人、自动驾驶、航拍等领域都有应用。未来，随着各种拍摄设备的普及，图像去雾技术的应用前景更加广阔，可望成为一个具有广泛应用前景的研究领域。
五、进度安排
第一周：熟悉Retinex理论，并根据Retinex理论进行图像增强。
第二周：分析Retinex理论与图像去雾的关系，调研常用的图像去雾算法。
第三周：设计并编写实现基于Retinex理论的图像去雾算法。
第四周：评估并调整所编写的图像去雾算法，提高其去噪效果。
第五周：完成实验结果，并撰写论文。