基于多种先验的单幅雾天图像复原算法研究的任务书.docx

基于多种先验的单幅雾天图像复原算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着城市化进程的加速和人口的不断增长，空气污染越来越严重，导致雾霾天气频繁出现。雾天天气对交通、环境等方面都产生了很大的影响，为应对这种情况，需要对雾天图像进行复原处理，以获得更好的视觉效果。
目前，雾天图像复原技术已经取得了一定的进展。传统的雾天图像复原算法是基于物理模型和局部对比度增强等方法，但这些算法在复原质量、速度、鲁棒性等方面仍存在一定的缺陷。因此，对于不同场景和不同雾霾密度的雾天图像，需要开发基于多种先验的单幅雾天图像复原算法。
二、任务目标
本项目旨在开发基于多种先验的单幅雾天图像复原算法，以提高雾天图像复原的质量、速度和鲁棒性，满足不同场景和密度的雾霾图像复原需求。该算法应具备以下特点：
1.基于多种先验知识，包括全局先验和局部先验等，对雾天图像进行复原。
2.提高图像复原的质量，使图像对比度更加清晰，细节更加鲜明，颜色更接近真实颜色。
3.提高图像复原的速度，减少图像复原所需时间，满足实时应用的需求。
4.提高算法的鲁棒性，使其对于不同场景和密度的雾霾图像复原效果稳定。
三、任务内容
本项目的主要任务内容包括：
1.雾天图像预处理：包括图像去噪、对比度增强和色彩校正等步骤，以改善图像质量。
2.全局先验处理：通过利用图像全局信息，对雾霾图像进行复原处理。
3.局部先验处理：通过分析图像的局部信息，对雾霾图像进行复原处理。
4.多种先验融合：基于全局先验和局部先验的处理结果，对雾霾图像进行多种先验的融合，提高图像复原的效果。
5.算法实现和测试：将算法实现为可执行程序，进行测试和比较，评估复原效果和算法性能。
四、参考文献
1.HeK,SunJ,TangX.Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2011,33(12):2341-2353.
2.GanL,ChenC,HuangQ,etal.Single-ImageDehazingBasedonSplit-BregmanMethod.Sensors,2021,21(2):452.
3.ZhangH,PatelVM,SunJ.Efficientfogremovalforsingleimages[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2016:5115-5123.
4.ZhangJ,LiangK,LiuF,etal.LearningtoEstimateandRemoveNon-uniformHazefromASingleImage[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2020:10663-10672.
五、要求和评估指标
本项目要求熟悉图像处理、机器学习相关理论以及编程技术，需编写代码实现所设计的算法，提高算法的稳定性、鲁棒性和复原效果。本项目的评估指标包括复原质量、复原时间、计算机资源占用等方面。
六、提交要求
提交本项目的成果包括算法代码、文档报告和实验数据集。其中，算法代码应包含由任务三描述的多种先验的单幅雾天图像复原处理程序。文档报告应包括任务背景、任务目标、任务内容、算法设计与实现、算法评估等内容。实验数据集应包括原始的雾天图像和复原的图像，并准备好以测试数据的形式提供给评估者。