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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

人类获取信息的手段有很多种，其中图像信息是一直非常重要的手段。当今随着科技的快速发展，硬件设施和软件技术的发展也取得了巨大的进步，这促进了图像处理技术的在各个领域的应用和发展。其中在智能交通领域，图像处理技术有着非常重要的意义，道路监控系统，汽车的辅助驾驶系统都依赖于对道路图像信息的获取。然而，在获取图像信息的过程中，图像采集装置非常容易受到天气条件的影响，导致图像受到类似噪声的干扰。质量下降，导致无法准确的获得图片信息，所以对复杂天气情况下获取的图片进行清晰化处理是非常重要的。

其中，雾天就是一种非常复杂的天气状况。雾主要由空气中水蒸气凝结的悬浮小水滴和其他杂质颗粒组成。通过查阅资料我们可以得知，大气悬浮颗粒在光的反射中的作用有两个，一个是散射，散射作用是将场景中物体发射或者反射的光散射到大气中； 另一个是折射，折射作用是将大气光折射到观察点。这两种作用导致获取到的图像部分信息丢失，不能真实反映场景信息；并且大气悬浮颗粒给图像添加了一种类似噪声的效果，因此图像质量下降，同样无法准确真实的反映出场景信息。

2. 研究的基本内容

本文主要实现通过对雾天图像进行不同程度的去雾来达到提高对比度和清晰度的目的。

（1）分析雾天图像不清晰的原因，研究雾天场景图像的特点

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1.实施方案

（1）学习大气散射物理模型，研究衰减模型和大气成像模型

（2）通过研究he等人的暗通道理论，计算出雾霾天交通标志图像的暗通道图像

4. 参考文献

[1]邱东芳,黄光辉,刘星,杨兵.透射率和大气光自适应估计的暗通道去雾[j].计算机应用,2017,37(s1):176-179 186.

[2]陈书贞,任占广,练秋生.基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法[j].自动化学报,2016,42(03):455-465.