基于图像兴趣窗格测算大气能见度的方法研究的开题报告.docx

基于图像兴趣窗格测算大气能见度的方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
目前，大气污染已经成为一个全球性问题。其中，能见度是反映大气污染程度的重要指标之一。大气能见度的精确定量测算是环境监测和气象预测的关键。传统的能见度测量方法需要专业仪器，昂贵且成本高。而图像计算技术通过利用大数据和高性能计算，已经成为获取大量可参考数据的优秀方法之一，能在相对较低成本条件下获得更准确、更快速的数据，因此这类方法已成为众多研究学者关注和关注的目标。
二、国内外研究现状
在国外研究中，通过监测天空照相中太阳和地球之间的灰度差来提取大气散射噪声，从而实现大气能见度测量。另外，通过识别相邻窗口的亮度和色彩，可以同时测量一幅图像中多个窗口的大气能见度。在国内研究中，大气能见度测量主要基于图像处理和计算机视觉技术，如图像滤波、退化模型和特征提取等，通过这些方法可以获取图像等值的最小对比度，从而实现大气能见度的测量。
三、研究内容和方法
在实验中，将图像处理和计算机视觉技术应用于大气能见度测量中，并将重点放在以下三个方面：
（1）选择图像的预处理技术，如降噪、图像增强等，以获得更好的图像质量。
（2）对图像进行特征提取，包括梯度、局部方向梯度和纹理特征，以提高算法的鲁棒性和稳定性，从而获得更为准确的结果。
（3）将基于图像处理和计算机视觉技术的方法应用于不同大气污染程度的实时数据中，进行多场数据的比对和不同算法优劣的比较，验证该方法的可行性和稳定性。
四、预期研究成果和意义
（1）通过应用图像处理和计算机视觉技术进行大气能见度的测量，可在相对较低的成本条件下实现更快速、更准确的数据计算，具有较高的实用性。
（2）该方法可广泛适用于环境监测、气象预测和交通安全等领域，为相关部门的日常监测、预测和预警提供更为准确的数据支持。
（3）通过本研究，可以基于图像处理和计算机视觉技术对大气能见度的测量进行改进和优化，更好地满足社会发展和环境保护的需求。
综上，本研究将为大气能见度测量提供新思路和探索，扩展图像处理和计算机视觉技术的应用领域，提高大气能见度测量的精度和准确性，具有重要的理论和应用价值。