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非理想光照条件下的图像增强算法研究的任务书
一、研究背景
图像增强是数字图像处理中重要的一环，能够显著提高图像的质量和视觉效果。然而，现实生活中的图像采集场景多样，光照条件也会发生变化，这给图像增强带来了挑战。因此，基于非理想光照条件下的图像增强算法的研究变得尤为重要。
目前，关于非理想光照条件下的图像增强算法的研究比较多,包括基于暗通道先验的算法、基于对比度增强的算法和基于雾模型的算法等。但是，这些算法还存在一些局限性，如低对比度、失真、噪声等问题，因此需要进一步研究。
二、研究内容
本次研究旨在探索非理想光照条件下的图像增强算法，包括以下内容：
1.总结和分析目前常用的非理想光照条件下的图像增强算法的优缺点，确定研究方向。
2.针对现有算法的不足之处，提出新的算法方案，并对新方案的实用性进行评估。
3.对所提出的算法进行仿真实验，采用多种图像测试数据，进行实验结果分析。
4.对算法的性能进行评估，并与现有算法进行比较/验证。
5.研究过程中，根据实验结果进行算法改进和优化。
三、研究意义
本次研究的意义主要体现在以下几个方面：
1.对于非理想光照条件下的图像增强算法的研究，能够提高图像质量和视觉效果，并具有较强的实用性。
2.新的算法方案能够较好地解决现有算法的局限性，提升图像增强的效果和质量。
3.研究过程能够掌握更多的图像处理技术，并能够对图像增强算法的原理和实现有更深入的了解。
4.研究成果对于计算机视觉、遥感图像处理等领域的发展有重要的推动作用。
四、研究计划
本次研究工作计划分为以下几步：
1.阅读相关文献，了解现有算法的原理和实现。
2.确定研究方向，提出新的算法方案，并完成研究方案的论证。
3.进行算法实现和仿真实验，并得到实验结果。
4.对实验结果进行分析和评价，和对比常见算法的表现进行比较。
5.根据实验结果对算法进行改进和优化。
6.完成研究的论文撰写和答辩。
五、研究条件
1.计算机及相关软件。
2.多种图像测试数据。
3.学术期刊报告及文献数据库。
4.导师的指导和支持。
六、预期成果
1.针对非理想光照条件下的图像增强算法的研究，提出新的算法方案，能够解决现有算法的局限性，提高图像的增强效果和质量。
2.针对所提出算法，进行模拟实验，获得相关数据和实验结果，并对实验结果进行分析和评价。
3.完成论文和答辩，形成一篇有价值的研究成果。
七、参考文献
1.Ancuti,C.O.,Ancuti,C.,&Timofte,R.(2016).Dash-camvideoenhancementforrainandnightdriving.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognitionworkshops(pp.9-16).
2.Li,X.,Li,Z.,Xiang,T.,&Zhang,S.(2018).Improvingstormycloudsegmentationinremotesensingimagesundernon-idealilluminationthroughimageenhancementandtransferlearning.RemoteSensing,10(2),218.
3.Liu,B.,Wu,J.,Qiao,M.,&Wang,Y.(2017).Rainimagerestorationviaacombinationofsingleimagedehazinganddetailenhancement.Neurocomputing,267,480-490.
4.Mai,T.H.,&Kim,K.(2016).Illumination-awareageprogression.IEEEtransactionsonmultimedia,18(3),469-478.
5.Zhang,K.,&Simoncelli,E.P.(2008).Imagedenoisingviasparseandredundantrepresentationsoverlearneddictionaries.IEEETransactionsonimageprocessing,17(7),1854-1866.