基于光學模型的水下與夜晚圖像增強研究的任務(wù)書

基于光學模型的水下與夜晚圖像增強研究的任務(wù)書任務(wù)書題目：基于光學模型的水下與夜晚圖像增強研究背景介紹：水下與夜晚環(huán)境下的圖像采集常常存在光線弱、噪聲大、色彩失真等問題，影響圖像質(zhì)量與目標識別能力，因此需要對這些圖像進行增強處理。近年來，隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，對水下與夜晚圖像增強的研究也愈發(fā)深入。任務(wù)目標：本次研究旨在基于光學模型，探究對于水下與夜晚圖像增強的最佳方案，提高圖像質(zhì)量和目標識別率，主要目標包括：1.探究光學模型在水下與夜晚環(huán)境下圖像增強中的應(yīng)用，并分析其作用機理。2.借鑒現(xiàn)有圖像增強方法，結(jié)合光學模型，提出適用于水下與夜晚圖像增強的優(yōu)化算法。3.對比分析各種算法的增強效果和計算復(fù)雜度，選擇出最優(yōu)方案。任務(wù)內(nèi)容：1.搜集水下與夜晚環(huán)境下采集的圖像數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括去除噪聲、校正色彩等。2.掌握常見的圖像增強算法，如對比度拉伸、直方圖均衡化、小波變換等，分析其優(yōu)缺點。3.研究光學模型及其在圖像增強中的應(yīng)用，分析其原理，并將其與現(xiàn)有算法結(jié)合，提出優(yōu)化算法。4.編寫程序?qū)崿F(xiàn)算法，并對實驗結(jié)果進行分析，包括圖像質(zhì)量指標、計算復(fù)雜度等，以驗證算法的效果。5.對比分析各種算法的增強效果和計算復(fù)雜度，選擇出最優(yōu)方案，并探究其在實際應(yīng)用中的可行性。任務(wù)難點：1.研究光學模型在水下與夜晚環(huán)境下圖像增強中的應(yīng)用，對模型進行細致的分析和研究。2.結(jié)合現(xiàn)有方法，尋找適合水下與夜晚環(huán)境下圖像的最佳增強算法，提高圖像質(zhì)量和目標識別率。3.對比分析各種算法的增強效果和計算復(fù)雜度，挑選出最優(yōu)方案，并探究其在實際應(yīng)用中的可行性。參考文獻：1.ZhangX,LiuS,WangY,etal.Underwaterimageenhancementusinganadaptiveimagingmodel.ISPRSJPhotogrammRemoteSens,2018,146:218-230.2.QinY,ChoiHK,RenY,etal.SingleImageUnderwaterImageEnhancementBasedonAttenuationMapAnalysis.IEEEAccess,2019,7:31900-31910.3.AnupamM,ChakravartyA.Acomparativestudyofunderwaterimageenhancementtechniques.Optik,2017,136:145-166.驗收標準：1.研究成果符合任務(wù)目標，能夠解決水下與夜晚圖像增強中的實際問題。2.編寫程序?qū)崿F(xiàn)算法，并對實驗結(jié)果進行分析，包括圖像質(zhì)量指標、計算復(fù)雜度等。3.對比分析各種算法的增強效果和計算復(fù)雜度，選擇出最優(yōu)方案，并