1. 毕业设计（论文）主要目标：
暗通道先验理论是由何恺明博士等人通过统计学原理发现的，而且成功将其用在基于大气物理模型的图像去雾研究中，取得了较好的去雾效果。本论文的目标是通过运用该原理实现对有雾图像进行去雾处理，优化该算法中的粗糙透射率，并针对算法存在的不适用于天空区域或灰白区域的问题提出算法改进。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1.通过查找及阅读参考文献学习暗通道理论及其形成过程。2.分析暗通道先验算法的具体流程，结合大气散射物理模型计算大气光，由大气光及暗通道粗略估计透射率，再利用引导滤波器优化透射率，最终获得复原的无雾图像。3.针对算法存在的不适用于天空区域或灰白色区域的问题提出相应的算法改进，并通过MATLAB软件仿真验证改进算法的性能。
3. 主要参考文献
[1]He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using darkchannel prior[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. CVPR 2009. IEEE Conference on. IEEE, 2009:1956-1963. [2]He K, Sun J, Tang X. Guided Image Filtering[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence, 2013, 35(6):1397-409. [3]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(3):455-465.[4]张江鑫, 周佳波, 孟利民. 改进的暗通道先验快速图像去雾算法[J]. 计算机应用, 2017, 37(8):2324-2328.[5] 徐容霜. 基于透射率修正的暗原色先验图像去雾算法[D]. 西南交通大学, 2016.
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