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雾霾天图像增强算法研究的任务书
任务书
一、任务背景和目的
雾霾是指大气中的颗粒物、有害气体等污染物质在一定的气象条件下聚集形成的天气现象。雾霾天气不仅对人们的身体健康造成威胁，还严重影响了交通安全、能见度、光照条件等方面。因此，如何对雾霾天气图像进行增强处理，提升图像的视觉效果和信息表达能力，对于准确观察和分析雾霾天气现象具有重要意义。
本次任务的目标是开展雾霾天图像增强算法的研究，通过对雾霾图像进行增强处理，提高图像的图像清晰度和对比度，改善图像的观察效果，进而为雾霾天的气象分析、气候变化研究等提供更准确和有用的数据。
二、任务内容和要求
1.收集雾霾天图像数据：通过互联网、气象站点等渠道，收集大量雾霾天图像数据，包括不同时间、不同地点的实际场景图像。
2.研究图像增强算法：针对雾霾图像的特点和需求，研究和探索适用于雾霾天图像增强的算法和方法。考虑采用基于物理模型的图像去雾算法、局部对比度增强算法、直方图均衡化等方法，对雾霾图像进行降噪、增强等处理。
3.开展算法实验：利用收集到的雾霾图像数据，对研究的图像增强算法进行实验验证。对比不同算法的效果和优缺点，分析其适用范围和局限性。
4.算法优化和改进：根据实验结果，对算法进行优化和改进，提高图像增强的效果和速度。
5.验证和评估：构建雾霾图像评价指标体系，对增强后的雾霾图像进行质量评估和验证，验证所提算法的有效性和可靠性。
三、预期成果
1.雾霾天图像数据集：收集整理了大量雾霾天图像数据，包括原始图像和经过增强处理的图像。
2.雾霾天图像增强算法研究报告：详细介绍了研究过程、算法原理和实验结果，对比分析了不同算法的优劣，并给出了优化和改进的方向。
3.雾霾天图像增强算法软件实现：基于所研究的算法，开发出可用于雾霾天图像增强的软件工具，提供方便易用的界面和功能。
四、工作计划和安排
1.文献调研和算法研究：2019年11月~2020年2月，主要进行雾霾天图像增强算法的文献调研和算法研究，了解当前研究和应用的技术和方法。
2.数据收集和准备：2020年2月~2020年3月，通过互联网、气象站点等渠道收集雾霾天图像数据，并整理和准备数据集。
3.算法实验和优化：2020年4月~2020年9月，根据研究的算法，开展实验验证，并根据实验结果对算法进行优化和改进。
4.算法软件实现和评估：2020年10月~2021年1月，根据优化后的算法，开发出雾霾天图像增强的软件工具，并进行评估和验证。
5.研究报告撰写和总结：2021年2月~2021年3月，撰写研究报告，总结研究成果和经验教训。
五、预期经费和资源
本项目的预算经费为50,000元，用于数据收集、实验设备、研究文献购买和软件开发等方面的支出。
对于数据资源的获取，可以通过互联网、气象站点等免费获取的途径获取大量雾霾天图像数据。
六、预期影响和应用
本项目的研究成果将对雾霾天图像增强算法的研究和应用具有重要意义。通过对雾霾图像的增强处理，可以提高图像的观察效果和信息表达能力，为雾霾天气的观察、分析和预测提供更准确和可靠的数据支持。同时，本研究成果还可以为气象学、环境科学等领域的研究和应用提供有用的工具和方法。
七、参考文献
1.HeK,SunJ,TangX.Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2011,33(12):2341-2353.
2.ArbelaezP,MaireM,FowlkesC,etal.Contourdetectionandhierarchicalimagesegmentation.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2011,33(5):898-916.
3.LiS,KangL,HuR,etal.Acolor-guidedpriorforimagedehazing.IEEEtransactionsonimageprocessing,2015,24(11):3888-3901.