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图像去雾霾算法的设计与实现任务书

 2020-05-18 21:17:00  

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

由于环境污染越来越严重,雾霾天气出现的频率越来越高。

因为大气散射,雾霾造成图像色彩和对比度明显下降,场景能见度低,图像特征难以提取。

由此,在日常生活中,一些以图像提取为基础的系统如监控等,性能下降、准确率降低、甚至无法正常工作。

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2. 参考文献

[1] P. Chavez. An improved dark-object substraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data.Remote Sensing of Environment, 24:450#8211;479, 1988. [2] R. Fattal. Single image dehazing. In SIGGRAPH, pages 1#8211;9, 2008. [3] E. B. Goldstein. Sensation and perception. 1980. [4] E. Hsu, T.Mertens, S. Paris, S. Avidan, and F. Durand. Light mixture estimation for spatially varying white balance. In SIGGRAPH, pages 1#8211;7, 2008. [5] J. Kopf, B. Neubert, B. Chen, M. Cohen, D. Cohen-Or, O. Deussen, M. Uyttendaele, and D. Lischinski. Deep photo: Model-based photograph enhancement and viewing. SIGGRAPH Asia, 2008. [6] H. Koschmieder. Theorie der horizontalen sichtweite. Beitr. Phys. Freien Atm., 12:171#8211;181, 1924. [7] A. Levin, D. Lischinski, and Y. Weiss. A closed form solution to natural image matting. CVPR, 1:61#8211;68, 2006. [8] S. G. Narasimhan and S. K. Nayar. Chromatic framework for vision in bad weather. CVPR, pages 598#8211;605, 2000. [9] S. G. Narasimhan and S. K. Nayar. Vision and the atmosphere. IJCV, 48:233#8211;254, 2002. [10] S. G. Narasimhan and S. K. Nayar. Contrast restoration of weather degraded images. PAMI, 25:713#8211;724, 2003. [11] S. G. Narasimhan and S. K. Nayar. Interactive deweathering of an image using physical models. In Workshop on Colorand Photometric Methods in Computer Vision, 2003. [12] S. K. Nayar and S. G. Narasimhan. Vision in bad weather. ICCV, page 820, 1999. [13] A. J. Preetham, P. Shirley, and B. Smits. A practical analytic model for daylight. In SIGGRAPH, pages 91#8211;100, 1999.

3. 毕业设计(论文)进程安排

2015-12-15~2016-12-30,提交开题报告 2016-1-1~2016-1-22,熟悉毕设所用到的开发工具 2016-3-10~2016-4-15,项目开发 2016-4-15~2016-4-20,中期检查,进行中期小结 2016-4-20~2016-4-30,项目完善、测试及收尾 2016-5-1~2016-5-15,书写毕业论文 2016-5-15~2016-5-31,毕业论文等文档的修改 2016-6-1~2016-6-13,准备答辩;

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