1. 毕业设计（论文）主要目标：
1、完成在雾霾天气下对交通监控图像的一种处理方法研究。
2、研究小波变换代替傅里叶变换，分解图像低频、高频，对雾霾交通图片进行处理方法，并根据图像
纹理特性统计量对处理后图像效果进行客观评价。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
鉴于交通视频监控系统在雾霾条件下获取的图片质量受损，无法正确识别车辆信息的问题。本课题与另一位同学合作分别研究暗通道优先方法与同态滤波算法，并开展结果对比。本课题主要研究内容如下：
1、研究基于小波变换的同态滤波算法，通过把频率频率过滤和灰度变换相结合的处理，达到图像去雾的目的。
2、比较暗通道优先与同态滤波两种算法在不同情况下的特点和优劣性。
3. 主要参考文献
[1]吴迪，朱青松.图像去雾的最新研究进展 自动化学报 2015.02[2]郭璠，蔡自兴，谢斌，唐琎.图像去雾技术研究综述与展望 中南大学2010.9[3]张金泉，杨进华，卢珊.基于同态滤波的图像去烟雾方法研究 吉林：长春理工大学2009第7期[4]Gonzalez Rafael C，Woods Richard E著，数字图像处理 北京：电子工业出版社，2003:144-153[5]Steve Eddins.Homomrphic filtering-part1，part2 2013.03[6]李滚.吴劼夫.雷志勇.图像雾霾等级评价及去雾技术研究进展[期刊论文]-激光杂志2014.09[7]王质春，俞文燕.单幅雾霾天气交通监控图像去雾处理技术 江苏：扬州大学 2016.04[8]于天河，孟雪，潘婷，兰朝凤.小波变换和自适应变换相结合的图像增强方法 黑龙江：哈尔滨理工大学 2018.12[9]孙慧贤，罗飞路，张玉华.基于小波变换和同态滤波的内窥图像增强算法 探测与控制学报,2008,30(5):69-70[10]秦襄培,郑贤中,MATLAB图像处理宝典[M].北京：电子工业出版社,2011:291-293.[11]冈萨雷斯.数字图像处理[M].北京：电子工艺出版社2007[12]Kokkeong Tan，JohnP.Oakley,“EnhancementofColorImagesinPoorVisibilityConditions,”IEEEInternationalConferenceonImageProcessing,Volume2,788-791(2000)
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