1. 研究目的与意义（文献综述）

随着人类社会的发展和科技的进步，急剧的工业化和城市化导致能源迅猛消耗、人口高度聚集、生态环境破坏，汽车尾气、工业排放、建筑扬尘、垃圾焚烧，甚至火山喷发等等，都使得雾霾问题越来越严重。

目前，我国大部分地区都遭受雾霾的肆虐。尤其是我国中东部地区遭遇的持续性雾霾天气，俨然成了“重灾区”。随着我国空气质量的不断恶化，雾霾天气现象的不断增多，连理论上最不可能出现雾霾的海南，2015年初也出现过大范围的雾霾天气；南京更出现了红色雾霾。

雾霾天气不仅对人的身体健康有着不良影响，对城市交通也有着严重的影响。由于在大雾天气下能见度低，阻碍驾驶员的视线，影响驾驶员的判断，容易发生追尾事故酿成悲剧。

除此之外，在雾霾天气的环境下，人们在日常生活中拍摄的照片，户外监控系统的正常工作以及一些其他领域人们在大雾环境下拍摄的图像，所采集信息的可靠性方面也都形成了十分严峻的挑战。因此研究图像去雾技术有着极其重要的作用。

2. 研究的基本内容与方案

1. 对现有的去雾算法进行分析总结

   首先要了解学习国内外现有的去雾算法，目前，关于图像去雾处理的方法大致可分为两类：一类归结为图像增强，一类可归结为图像修复。

   基于图形增强的去雾方法不需要去分析图像质量退化的具体原因，只需要分析需要增强的部分，具体就是从图像特征的角度入手，通过对图像特征的灰度、对比度、方差等参数的增强达到图像去雾的目的。缺点是从本质上来说图像增强并没有增强图像本身的信息量，甚至降低了原本图像的信息量，只是增强了人们主观对图像的辨识能力。

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   3. 研究计划与安排

   第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究现有的去雾算法。确定方案，完成开题报告。

   第5－8周：分析大气散射模型，通过数学模型去研究雾霾图像的形成。并设计一种基于暗通道先验去雾算法。

   第9－12周：对设计的算法进行实验仿真，并能有针对性的对该算法做一些改进。对实验结果进行分析与讨论，完成论文初稿。

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   4. 参考文献（12篇以上）

   1. 苏春莉,赵向梅. 图像去雾增强算法研究[j]. 价值工程,2012

   2. 李利荣,汪蒙. 一种高效的图像增强去雾算法[j]. 湖北工业大学学报, 2013

   3. 曲艺. 基于移动模板的图像去雾方法研究[j]. 计算机工程与应用,2013

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