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基于物理模型的单幅图像去雾技术的任务书
任务书：基于物理模型的单幅图像去雾技术
1.背景介绍
在自然环境下，大气中会有水汽、灰尘等颗粒物质，特别是在雾霾天气中，空气中的悬浮物质会增多，对于摄影师而言，由此引起的景深问题是无法避免的。相机拍摄时，会受到雾霾的影响，拍下的照片中会出现雾气、雾霾等问题，影响照片的质量和观感。因此，如何去除图像中的雾霾，使照片更加清晰和自然，是一个很有研究意义和应用价值的问题。
2.任务描述
本任务的目的是研究和实现基于物理模型的单幅图像去雾技术，对雾霾天气下的照片进行处理，使其更加清晰和自然。具体任务如下：
（1）了解物理模型的相关理论知识：对大气中的散射现象、空气中颗粒物质的物理特性等进行深入了解，研究现有的物理模型及算法，掌握物理模型的基本原理和实现方法。
（2）对图像进行预处理：对于拍摄时受到雾霾影响的照片，需要对其进行预处理，比如对比度、亮度、色彩等进行调整，去除图像中的噪点等。
（3）基于物理模型的去雾算法实现：应用物理模型，实现去雾算法，并进行实验验证。研究不同的算法构建和参数调整方法，寻找最优的去雾效果。同时，结合计算机视觉和机器学习等技术，将其应用到自动驾驶、图像识别等领域。
（4）结果评估：对实验结果进行定量评估和主观感官评估，对比不同的算法效果，分析算法的优缺点，总结研究成果，并提出改进方向和未来研究方向。
3.任务要求
（1）熟悉计算机图形学、图像处理等相关知识，对物理模型有深入理解。
（2）具备编程能力，熟悉至少一种编程语言。
（3）拥有良好的数学基础，能够理解和应用相关数学模型和算法。
（4）熟悉常用的计算机视觉和机器学习算法，在本任务中将有一定的应用。
4.任务成果
（1）研究报告：详细介绍研究背景、理论知识、实验过程、实验结果和分析等，总结研究成果和收获，并提出改进方向和未来研究方向。
（2）程序代码：包括预处理程序和去雾算法程序，能够对输入的图像进行处理，输出经过去雾处理后的图像。
（3）实验数据：包括处理前后的图像数据和相应的实验参数，以供后续验证和分析。
5.时间安排
本任务预计耗时3个月，具体时间安排如下：
第1-2周：了解任务要求和相关理论知识。
第3-4周：对图像进行预处理和数据集的准备。
第5-8周：设计和实现基于物理模型的去雾算法。
第9-10周：进行实验验证和结果分析。
第11-12周：撰写研究报告。
6.参考文献
（1）He,K.,Sun,J.,&Tang,X.(2011).Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,33(12),2341-2353.
（2）Tarel,J.P.,&Hautiere,N.(2009).Fastvisibilityrestorationfromasinglecolororgraylevelimage.InIEEE12thInternationalConferenceonComputerVision,2201-2208.
（3）Tan,R.T.(2008).Visibilityinbadweatherfromasingleimage.InIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,1-8.
（4）Fattal,R.(2008).Singleimagedehazing.ACMTransactionsonGraphics,27(3),72-1.