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海面红外图像的动态范围压缩及增强算法研究的开题报告
一、研究背景
随着卫星遥感技术的发展，海洋资源的开发和管理越来越受到重视。而海面红外图像因其具有高分辨率、能够对夜间、恶劣天气条件下的船只和潜艇进行探测等优势，在军事领域和海洋科学领域等方面具有广泛的应用。
但是，海面红外图像在拍摄过程中，受到海天背景、光照、气候等诸多干扰，导致图像动态范围较大，细节信息难以显现。因此，如何对海面红外图像进行动态范围压缩和增强，提高图像质量和识别度，成为目前研究的热点和难点问题。
二、研究目的
本课题旨在研究海面红外图像的动态范围压缩和增强算法，以提高海面红外图像的质量和识别度，为海洋资源的开发和管理提供有效的技术手段。
三、研究内容
（一）海面红外图像动态范围压缩算法
1.基于Retinex算法的动态范围压缩方法
2.基于直方图均衡化算法的动态范围压缩方法
（二）海面红外图像增强算法
1.基于小波变换的海面红外图像增强算法
2.基于对比度拉伸算法的海面红外图像增强算法
（三）综合算法的设计
1.将动态范围压缩算法和增强算法相结合
2.建立评价指标，比较不同算法的优缺点
四、研究意义
研究海面红外图像的动态范围压缩和增强算法，可以提高海面红外图像的质量和识别度，为海洋资源的开发和管理提供有效的技术手段，具有重要的现实意义和应用价值。
同时，研究过程中还可以从中探究出更深层次的机理和规律，为相关领域的理论研究提供支持和参考。
五、研究方法
本文采用文献资料法、数学方法、图像处理方法等多种研究方法，并借助MATLAB、Python等工具进行图像处理实验和仿真。
六、预期成果
1.提出一种优化的海面红外图像动态范围压缩算法；
2.提出一种优化的海面红外图像增强算法；
3.建立评价指标，比较不同算法的优缺点；
4.对综合算法进行实验和仿真，评估其优越性。
七、进度安排
第一阶段（2021年7-8月）：查阅相关文献资料，了解国内外研究现状，掌握相关理论知识。
第二阶段（2021年9-11月）：学习和掌握动态范围压缩算法和图像增强算法，并进行实验和仿真。
第三阶段（2021年12月-2022年1月）：将动态范围压缩算法和增强算法相结合，建立评价指标，并比较不同算法的优缺点。
第四阶段（2022年2-4月）：对综合算法进行实验和仿真，评估其优越性。
第五阶段（2022年5-6月）：撰写论文并进行答辩。
八、参考文献
[1]杨均平,张敏.基于小波变换的实时红外图像增强算法研究[J].光学与光电技术,2008,6(1):5-9.
[2]罗开福,田汉洋,吴坤.基于局部对比度特征的图像增强算法[J].光电子•激光,2017,28(3):269-275.
[3]王琼,韩清华,杨栋,等.基于对数极坐标变换的红外图像增强方法[J].激光与光电子学进展,2020,57(14):141004.
[4]余锦平,王元昆,王海燕.基于Retinex和灰度拉伸的图像增强算法研究[J].仪器仪表学报,2018,39(7):1566-1574.
[5]肖俊斌,梅晓东,李鹏程.基于直方图均衡的图像对比度增强技术[J].仪器仪表学报,2017,38(12):2714-2720.