雾天条件下图像的恢复研究的开题报告文献综述：雾天天气对图像的影响十分显著，会使图像变得模糊、失真、色彩偏差严重，给人类的视觉观感以及计算机视觉算法的准确性带来了很大的影响。因此，对于雾天条件下图像的恢复的研究一直是计算机视觉、图像处理领域的热点问题之一。近年来，国内外学者对于雾天条件下图像恢复的算法进行了广泛的研究。研究结果可以分为两种主要的方向：一种是基于图像退化模型的图像去雾算法，另一种则是基于深度学习的图像去雾算法。1.基于图像退化模型的图像去雾算法通过建立雾天天气的图像退化模型，来恢复图像的清晰度。其中，常见的模型为简单的线性模型，即将雾天图像分解为雾图像和场景图像两个部分，从而将去雾过程简化为去除雾图像的过程。对于雾图像的去除又可分为以下几种方式：（1）固有图像分解法固有图像分解（intrinsicimagedecomposition）可以将雾图像分解为固有图像和雾图像两部分，进而提取雾图像的深度信息，并基于深度信息来进行图像去雾处理。（2）暗通道先验法暗通道先验法（darkchannelprior）是一种基于物理学原理的去雾算法，该算法基于“任何天空区域上的像素在某种颜色通道上至少有一个值非常小”，从而提出了类似“暗通道”的概念，并以此来推理出雾世界中的深度信息。（3）多尺度分解法多尺度分解法是将图像进行多尺度分解，并使用多尺度信息来辅助图像去雾处理。该方法被广泛应用于加速去雾算法的运算速度，同时在增加去雾的效果上也有很好的表现。2.基于深度学习的图像去雾算法深度学习在图像去雾中发挥了非常重要的作用。可以通过构建深度学习模型来进行雾天图像的恢复。其中，更为流行的是针对图像去雾的卷积神经网络（CNN），其可以直接学习图像的高层次特征，并在反卷积的过程中恢复出原始图像。研究内容：本论文主要是针对雾天条件下图像的恢复研究，并基于此设计出一组基于深度学习的图像去雾算法。具体的研究内容如下：1.对雾天天气下的图像恢复技术深入研究，包括基于图像退化模型的图像去雾算法以及基于深度学习的图像去雾算法。2.调研相关领域的数据集，包括室外数据集和室内数据集，以及真实采集的雾天图像数据集，用于训练和测试算法的准确性。3.构建基于深度学习的图像去雾算法模型，包括数据预处理、网络架构、训练模型、超参数调整等步骤，提高模型的鲁棒性和准确性。4.实验对比基于图像退化模型的图像去雾算法和基于深度学习的图像去雾算法的效果，并分析各自的优缺点，得出各自的应用场景。5.最后，结合实际项目的要求，进一步完善算法，并探索实际应用场景下的优化方案。