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基于偏微分方程的雾霾图像增强技术任务书

 2020-04-26 12:56:34  

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

内容: 现在的环境污染越来越剧烈,很多城市的环境质量越来越差,导致雾霾天气也很常见。

然而由于雾霾天气的影响会使得到的视觉图像产生一定的退化,例如对比度的下降,失去原来颜色信息,颜色不准等等。

这样我们所要得到的图像的特征信息会有一定的损失或者模糊化,对后续的图像操作也产生了很大的影响。

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2. 参考文献

[1]马啸,邵利民,徐冠雷,郭策.基于K均值聚类算法的雾霾天气自动识别[J].舰船电子工程,2018,38(12):124-128. [2]T. Veeramani, A. N. Rajagopalan and G. Seetharaman, "Restoration of foggy and motion-blurred road scenes," 2013 IEEE International Conference on Image Processing, Melbourne, VIC, 2013, pp. 928-932. [3]周理,毕笃彦,何林远.融合变分偏微分方程的单幅彩色图像去雾[J].光学精密工程,2015,23(05):1466-1473. [4]李昌利,周晓晓,张振,樊棠怀.Retinex模型下基于融合策略的雾霾图像增强[J].工程科学与技术,2018,50(05):202-208. [5]姬旭丽,王亚刚,车芳.基于深度学习的图像去雾霾研究[J].信息技术,2018,42(08):106-110. [6]王雨晨. 图像去雾的自适应变分模型研究[D].哈尔滨工业大学,2018. [7]孙月红. 雾霾天图像清晰化方法的研究与实现[D].西安科技大学,2018. [8]C. Xianqiao, Y. Xinping and C. Xiumin, "Fast Algorithms for Foggy Image Enhancement Based on Convolution," 2008 International Symposium on Computational Intelligence and Design, Wuhan, 2008, pp. 165-168. [9]Y. Wang and J. Bai, "A foggy image restoration algorithm," Proceedings of 2011 International Conference on Electronic Mechanical Engineering and Information Technology, Harbin, 2011, pp. 3489-3491. [10]Rong Wang and XiaoGang Yang, "A fast method of foggy image enhancement," Proceedings of 2012 International Conference on Measurement, Information and Control, Harbin, 2012, pp. 883-887. [11]Rong Wang and Qiwen Lin, "The research of foggy blurring image restoration," IET International Conference on Communication Technology and Application (ICCTA 2011), Beijing, 2011, pp. 782-786. [12]R. Wang, Y. You, Y. Zhang, W. Zhou and J. Liu, "Ship detection in foggy remote sensing image via scene classification R-CNN," 2018 International Conference on Network Infrastructure and Digital Content (IC-NIDC), Guiyang, 2018, pp. 81-85.

3. 毕业设计(论文)进程安排

2018年12月19日-2018年12月22日 任务书下达 2018年12月22日-2019年1月12日 收集资料,熟悉课题,完成开题报告 2019年2月1日-2019年2月15日 针对系统,进行需求分析。

2019年2月15日-2019年3月1日 概要设计与详细设计。

2019年3月1日-2019年6月1日 读文献,课题学习、研究,编写程序。

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