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单幅雾天图像清晰化算法研究的任务书
任务书
任务名称：单幅雾天图像清晰化算法研究
任务背景：
随着科技的发展，图像处理技术在日常生活中已经变得越来越重要，尤其是在航空、地质、交通等行业中。然而，由于天气原因或者环境原因，常常会导致图像模糊甚至完全无法识别。对于这种情况，我们需要一种能够将雾天图像清晰化的算法来处理这些图像。
任务目标：
本次任务的目标是研究和开发一种针对单幅雾天图像的清晰化算法，通过对图像像素和光学性质的分析，实现提高图像质量的目的。
任务内容：
1.图像预处理
利用基础的图像处理算法进行图像预处理，以将图像的噪音等进行降噪去除的工作，同时对图像进行去色并进行灰度处理，使图片能够更清晰，可视化。
2.雾天模型
对于雾天图像，一般采用大气散射模型来进行建模。该模型将雾天图像分解成两部分：原始图像和散射图像。利用该模型，我们可以对图像进行分析，改善雾天图像的质量。
3.雾天图像去雾
通过去除雾气的方法使图像更加清晰，去雾方法可以通过三种类型实现：
（1）单幅图像法：常用的方法之一，可以对单一图像进行操作，提高其质量。
（2）快速图像法：利用较小范围内图像深度数值，进行图像去雾。
（3）全局优化法：常用的方法之一，利用全局优化来进行去雾。
4.压缩
对于处理后的图像，我们需要对图像进行压缩，以便更快的加载、存储和转移。
任务成果：
1.一种基于雾天模型的图像清晰化方法，能够提高雾天图像的清晰度。
2.一份完整的代码实现，包括图像预处理、雾天模型建立、去雾和压缩等过程。
3.一篇论文，详细介绍清晰化算法的理论原理、设计和实现方法以及实验结果。
计划时间表：
1.第一周：学习相关的论文和算法，并确定任务内容和目标。
2.第二周：完成图像预处理和雾天模型的建立。
3.第三周：完成去雾算法的实现和压缩。
4.第四周：测试、优化和完善代码，并撰写和提交论文。
团队分工：
本项目将分为三个部分：
1.数据预处理和图像处理。负责完成图像预处理和雾天模型建立的工作，确保后续去雾算法的可行性。
2.去雾算法实现。负责实现和测试去雾算法，并进行算法的优化和完善工作。
3.论文撰写。负责论文的撰写和组织，确保项目成果和研究能够得以顺利推广和应用。
任务评估：
本次任务侧重于算法应用，能够有效提高雾天图像的清晰度，通过实验测试和性能比较可以证明算法的可行性与实用性。同时，通过论文的撰写和提交，能够促进该领域的研究和发展，为更好的应用和推广提供有力的支持。