1. 毕业设计（论文）的内容和要求

内容： 在雾天条件下的室外获得的图像会受到严重的退化，图像目标的对比度和颜色等特征被衰减，这大大降低了图像的应用价值。

去雾算法的研究可以使有雾图片变得清晰，使其在交通违规检测、军事侦察或监视等科学和工程领域中得到广泛的应用。

本次设计基于matlab开发软件平台，要求分别采用自适应直方图均衡化、中值滤波算法、导向滤波算法实现雾霾天气图片的清晰化处理，并对比这三种算法恢复的无雾图像效果。

2. 参考文献

[1]黄义明.雾霾天气下图像增强算法的研究[D].大连：大连理工大学，2013. [2]杨国强.图像和视频去雾技术的研究[D].天津：天津大学计算机科学与技术学院,2010. [3]王敬东，张文涛，王子瑞，许丽红.一种快速航空图像去雾算法[J].航空学报,2013,34(3):636-643. [4]Gonzalez，R.C.，Wood，R.E.数字图像处理：第3版[M].阮秋琦，阮宇志等译.北京：电子工业出版社,2011. [5]詹翔.周焰.一种基于局部方差的雾天图像增强算法[J].计算机应用，2007,27(2):510-512. [6]漆琳智，张超，吴向阳.引导滤波的单幅图像前景精确提取[A].浙江省电子学会2013学术年会论文集[C],2013. [7]孙茂金.基于暗通道优先的单幅图像去雾算法研究[D].大连海事大学,2010. [8]黄黎红.单幅图像的快速去雾算法[J].光电子激光,2011(11)：50#8212;52． [9]黄黎红.单幅图像的去雾新算法[J].光子学报,2011,17(9)：16#8212;19. [10]汪荣贵,傅剑峰,杨志学,沈法琳,查炜.基于暗原色先验模型的Retinex算法[J].电子学报,2013,19(6):37-39. [11]唐红梅,申瑾,周亚同,韩力英,王霞.雾霾天气条件下车牌信息的识别[J].电视技术,2014(5):69-71. [12]唐鉴波，朱桂斌，王田，郭雨，李维军.基于散射模型的雾天图像快速复原算法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2014,12(5):15-17. [13]郭璠，蔡自兴.图像去雾算法清晰化效果客观评价方法[J].自动化学报,2012,26(9):24-26. [14]许志远.雾天降质图像增强方法研究及DSP实现[D].大连海事大学,2010. [15]翟艺书.雾天降质图像的清晰化技术研究[D].大连海事大学,2008. [16]嵇晓强.图像快速去雾与清晰度恢复技术研究[D].中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）,2012. [17]郭璠.图像去雾方法和评价及其应用研究[D].中南大学,2012. [18]Kaiming He,Jian Sun,Xiaoou tang.Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior.IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,Miami,USA:IEEE Press,2009:1956-1963

3. 毕业设计（论文）进程安排

起讫日期 设计（论文）各阶段工作内容 2016/12/01#8212;2016/12/25 选择和确定毕设课题，查阅收集并学习本课题相关资料 2016/12/25#8212;2017/01/30 总结思考并准备开题报告 2017/02/1#8212;2017/03/10 构思并确定课题的整体思路，设计系统，外文资料翻译 2017/03/11#8212;2017/04/25 编写软件代码，进行中期总结； 2017/04/25#8212;2017/05/20 软件算法调试，整理资料，构思论文 2017/05/21#8212;2017/06/15 撰写论文，并准备答辩