基于后向散射噪声模型的水下图像复原算法研究的任务书.docx

基于后向散射噪声模型的水下图像复原算法研究的任务书
任务书
任务名称：基于后向散射噪声模型的水下图像复原算法研究
任务描述：
水下图像获取过程中往往受到水体散射、吸收等物理因素的影响，导致图像呈现出模糊、低对比度、色彩失真等问题。目前，针对水下图像处理的算法研究已成为一个热门方向，但仍面临一些挑战，如海水光学性质复杂、不稳定，导致算法的适用范围受限。
本次任务旨在研究一种基于后向散射噪声模型的水下图像复原算法，以提高水下图像的清晰度和对比度，减小色彩失真等问题，从而提高水下图像处理的准确性和可靠性。具体任务如下：
1.研究后向散射噪声模型在水下图像处理中的应用，探究其基本原理和数学模型；
2.根据后向散射噪声模型，设计一种有效的水下图像复原算法，主要包括去噪、增强对比度、去除色彩失真等步骤，实现对水下图像的复原；
3.利用MATLAB等工具，进行算法实现和仿真实验，分析算法的性能指标，如PSNR、SSIM等；
4.调整和优化算法参数，探究算法的适用范围和局限性；
5.撰写研究报告，对研究过程进行总结和分析，包括算法原理、实现细节、实验结果和性能评估等。
任务成果：
1.研究报告：详细介绍后向散射噪声模型在水下图像处理中的应用，算法的设计思路和实现细节，分析实验结果和性能指标等；
2.水下图像复原算法：根据后向散射噪声模型设计的水下图像复原算法源代码和可执行程序，提供复原结果；
3.仿真实验数据：提供一组或多组水下图像，用于算法验证和性能评估；
4.其他辅助材料：如流程图、算法框图、实验日志、PPT等。
任务计划：
任务周期为两个月。具体计划如下：
第1-2周：熟悉相关文献，掌握后向散射噪声模型和水下图像复原算法的基本原理和数学模型；
第3-4周：设计水下图像复原算法，完成源代码编写；
第5-6周：进行仿真实验，并分析实验结果，如PSNR、SSIM等；
第7-8周：调整和优化算法参数，以达到更好的复原效果；
第9-10周：写作研究报告，对研究过程进行总结和分析；
第11-12周：完成任务总结和提交相关成果物。
任务要求：
1.全面深入地研究后向散射噪声模型在水下图像复原中的应用；
2.设计一种高效的水下图像复原算法，实现去噪、增强对比度、去除色彩失真等步骤；
3.具备较强的编程能力和数据分析能力，熟练使用MATLAB等常用工具；
4.具备良好的组织协调能力和团队合作精神，积极沟通和反馈任务进展情况；
5.按时保质完成任务，并认真写作相关研究报告和成果物。
备注：任务预算为10000元，包括实验设备、劳务费、文献购买等费用。