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无人机航拍图像去雾算法研究及软件实现的开题报告
一、选题背景
近年来，无人机航拍技术的应用越来越广泛，其中就包括在气象、农业、环保等领域的应用。但同时，由于天气、地形等因素的影响，无人机拍摄的航拍图像中常常会存在雾霾、雾气等现象，从而影响了图像的质量，并使目标物体显示不清晰。因此，如何采用合适的算法对无人机航拍图像中的雾霾等干扰进行去除，就成为了无人机航拍技术研究中亟待解决的问题。
二、选题意义
无人机航拍图像的应用领域多种多样，涉及气象、农业、环保等多个领域。在这些应用领域，获取清晰的图像对于实际的工作应用非常重要。因此，研究无人机航拍图像去雾算法，对于提高图像质量，增强应用价值，具有十分重要的意义。
三、研究内容
1.研究无人机航拍图像去雾的基础原理和方法
2.比较和分析不同去雾算法的优缺点
3.采用实验方法，对几种去雾算法进行验证和分析
4.编写无人机航拍图像去雾的软件实现
四、研究方法
本研究首先会对无人机航拍图像去雾的基础原理和方法进行分析和研究，比较各种去雾方法的优缺点，并结合实际应用进行验证和分析。其次，研究者将采用MATLAB编程语言，设计和实现一种无人机航拍图像去雾的算法，并进行软件实现。
五、预期成果
通过研究，我们希望可以探讨和解决无人机航拍图像去雾的问题，从而提高无人机航拍技术的应用价值和实际效果。本研究的成果将包括：
1.无人机航拍图像去雾的原理和方法
2.无人机航拍图像去雾算法的验证和分析结果
3.无人机航拍图像去雾软件实现
六、研究难点和挑战
1.研究无人机航拍图像去雾的基础原理和方法需要掌握较强的理论知识
2.不同的去雾算法需要进行全面的比较和分析，以选取合适的去雾算法
3.进行实验验证，并编写无人机航拍图像去雾的软件实现，需要耗费较大的时间和精力
七、参考文献
1.AnInsideLookatImageDehazing.2019IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),LongBeach,CA,USA,2019,pp.1159-1168.
2.TheDarkChannelPrior:ASimpleandEffectiveMethodforRemovingHazefromSingleImages.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,vol.33,no.12,2011,pp.2341-2353.
3.EfficientImageDehazingwithBoundaryConstraintandContextualRegularization.IEEETransactionsonImageProcessing,vol.27,no.3,2018,pp.1459-1474.
4.Imagedehazingviarobustlearning.ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition,2014,pp.1520-1527.