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雾天图像清晰化技术研究的中期报告
一、研究背景
在雾天环境下，由于大气中悬浮的水滴或其它气溶胶物质对光线的散射，导致图像出现模糊、低对比度、色彩不鲜明等视觉效果，影响图像的质量和可视性，极大地阻碍了许多计算机视觉和图片处理应用的实际应用。因此，如何有效地清晰化雾天图像是学术和工业界的一个研究热点。
二、研究目标
本研究旨在研究和开发一种有效的雾天图像清晰化技术，通过去除大气散射对图像的影响，还原和提高雾天图像的质量和可视性，以满足计算机视觉和图片处理等领域的实际需求。
三、研究内容和方法
本研究将采用以下几种基本方法：
1.基于物理模型的去雾算法：该方法考虑到大气的物理特性，建立物理模型来描述雾天图像的成像过程，并借助先进的数学工具对图像进行处理。
2.基于多尺度分析的去雾算法：该方法借助不同尺度下的图像分析技术，通过构建图像的多尺度模型，对图像进行特征提取和图像重建，从而达到去雾效果。
3.基于机器学习的去雾算法：该方法通过建立大量的雾天图像和清晰图像的训练数据集，采用机器学习技术对雾天图像进行学习和预测，最终得到清晰的图像。
四、研究进展
目前，本研究已完成了以下工作：
1.对相关文献进行了广泛综述和分析，初步了解了当前国内外的雾天图像清晰化技术研究现状和发展趋势；
2.基于物理模型的去雾算法实验：通过建立大气散射模型，考虑光线在大气中的散射和吸收，实现了对雾天图像的效果优良的去雾处理；
3.基于多尺度分析的去雾算法实验：采用基于小波变换的多尺度分析方法，实现了对雾天图像的去雾处理，效果较好；
4.基于机器学习的去雾算法实验：通过建立了包含大量雾天图像和清晰图像的训练数据集，利用神经网络进行训练和预测，实现了较好的去雾效果。
五、研究展望
在未来的研究中，本研究将继续深入探讨和研究雾天图像清晰化技术，并结合不同的应用场景和需求，探索和研发出更加有效和实用的雾天图像清晰化算法和技术，以应对越来越多的实际需求。