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基于融合的夜间去雾算法研究的任务书
任务书
一、背景
夜间图像经常受到雾的影响，导致图像质量下降，且处理难度大。在日常应用中，如夜间监控、灯光照明及车辆驾驶等，在夜晚中可以非常有效地帮助人们处理问题。因此，开发夜间去雾算法具有重要的实际意义和应用价值。
二、研究内容
本研究主要针对夜间图像去雾的问题，开展相关的研究工作，主要包括以下部分：
1.夜间去雾算法基础研究：结合现有的夜间去雾算法，对其进行理论和实验分析，挖掘算法的优缺点以及存在的问题，对不同算法进行性能比较，为后续的改进和优化提供理论依据。
2.融合算法的设计与实现：基于已有算法的基础之上，结合图像处理技术中融合算法的思想，在保证去雾效果的情况下，对多种算法进行融合，设计并实现新的夜间去雾算法。
3.实验验证与分析：基于实际采集的夜间图像数据，对所设计的夜间去雾算法进行实验验证和性能分析，探究新算法的优势和可行性，并与现有算法进行对比分析。
三、研究意义
随着信息技术的不断发展，夜间视觉成为了重要的研究领域，夜间图像的质量和清晰度对于保障公共安全，促进社会发展具有重要意义。由于夜间图像经常受到雾的影响，因此开发有效的夜间去雾算法对夜间视觉处理应用具有重要的现实意义和应用价值。
四、研究方法
1.桌面研究法、实验法、统计分析法等方法各取所长，对夜间去雾算法进行研究分析和改进。
2.借鉴图像处理领域中的相关理论与技术，并在这些基础之上设计和实现新的夜间去雾算法。
3.利用现有的夜间图像数据集或者采集实际夜间图像数据，进行验证实验和性能分析。
五、研究计划
1.第一阶段：调研与分析（3周）
主要工作包括：
-调研国内外夜间去雾算法研究现状，分析和评估现有算法的优缺点；
-对于不同算法进行理论和实验分析，挖掘算法优缺点，并为后续的改进和优化提供理论基础；
-设计新的夜间去雾算法，并结合融合算法思想，确定算法的实现方案。
2.第二阶段：算法实现（6周）
主要工作包括：
-基于第一阶段的工作，进行新算法的实现；
-选择合适的工具和技术平台，实现算法的代码编写和模型训练；
-对编写的代码进行测试和调试，保证算法的正确性和可靠性。
3.第三阶段：实验验证与分析（3周）
主要工作包括：
-采集或者利用现有夜间图像数据集进行实验验证；
-对新算法的去雾效果进行性能分析和比较实验，并结合统计分析方法，对算法的优势和可行性进行评估；
-对实验结果进行数据处理和结果展示，撰写研究报告。
六、预期结果
本次研究的预期结果如下：
1.基于已有算法的研究和分析，提出并实现新的融合算法。
2.在夜间去雾领域取得新的研究成果，提高夜间视觉处理的效率和准确度。
3.发表相关学术论文，推广新算法在实际应用领域中的应用。
七、参考文献
1.Luo,T.,Zhu,Y.,Zhang,Y.,&Chan,K.L.(2019).Nighttimedehazingbymulti-scalefusionwithilluminationcorrectionandfastbilateralfilter.2019IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionWorkshops(CVPRW).
2.He,X.,Zhang,X.,Wei,Y.,&Sun,J.(2011).Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,33(12),2341-2353.
3.Zhou,J.,Zhu,L.,Du,Y.,&Zhu,C.(2021).DeepNighttimeHazyImageEnhancementBasedonMulti-Scales.IEEEAccess,9,93690-93702.