基于修正直方图的快速台风云图增强方法任务书

 2021-08-20 01:08

1. 毕业设计（论文）主要目标：

本论文提出一种基于直方图的快速台风云图增强方法，考虑图像低高频部分的先验不同，将整幅图像分成基层和细节层，并对各自部分进行正则化直方图均衡的对比度增强处理，再采用拉普拉斯金字塔结构对增强后的基层与细节层进行有效融合，以保护台风云图的边缘及细节，更好地获得台风云图的增强效果。以本科毕业论文（设计）排版规范为论文格式基准撰写论文，篇幅要求达到12000字以上，要求论文格式正确，内容连贯，结构紧凑，叙述清晰，图标清晰，排版规范。

2. 毕业设计（论文）主要内容：

调研课题的国内外现状，研究正则化直方图均衡的原理和基于分解-处理-融合的台风云图增强方法，通过a.使用引导滤波对原始图像进行边缘保护、去噪，得到基层，求解到细节层b.利用正则直方图均衡分别对基层和细节层进行处理提高其全局对比度，设计分布函数c.将经过正则直方图均衡处理的基层和细节层采用拉普拉斯金字塔结构处理实现方案，完成算法程序和模型训练，调整参数测试模型效果，对比其他算法实验，分析对比实验结果。毕业论文（设计）结构应该包括标题、中英文摘要、关键词、正文（引言，研究背景与意义、国内外现状、网络结构设计与模型搭建、实验对比，结果分析等），结论，注释与参考文献，致谢等。

3. 主要参考文献

[1] H. Demirel, C. Ozcinar, and G. Anbarjafari, “Satellite image contrast enhancement using discrete wavelet transform and singular value decomposition,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., vol. 7, no. 2, pp. 333–337, Apr. 2010.[2] R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, 3rd ed.Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice-Hall, 2006.[3] H. Ibrahim and N. S. P. Kong, “Brightness preserving dynamic histogram equalization for image contrast enhancement,” IEEE Trans. Consum.Electron., vol. 53, no. 4, pp. 1752–1758, Nov. 2007.[4] T. Arici, S. Dikbas, and Y. Altunbasak, “A histogram modification framework and its application for image contrast enhancement,” IEEE Trans.Image Process., vol. 18, no. 9, pp. 1921–1935, Sep. 2009.[5] S. C. Huang, F. C. Cheng, and Y. S. Chiu, “Efficient contrast enhancement using adaptive gamma correction with weighting distribution,” IEEE Trans. Image Process., vol. 22, no. 3, pp. 1032–1041, Mar. 2013.[6] T. Celik, “Two-dimensional histogram equalization and contrast enhancement,” Pattern Recog., vol. 45, no. 10, pp. 3810–3824, Oct. 2012.[7] T. Celik and T. Tjahjadi, “Contextual and variational contrast enhancement,” IEEE Trans. Image Process., vol. 20, no. 12, pp. 3431–3441,Dec. 2011.[8] T. Celik, “Spatial entropy-based global and local image contrast enhancement,” IEEE Trans. Image Process., vol. 23, no. 12, pp. 5298–5308, Dec. 2014.

[9] H. Demirel, G. Anbarjafari, and M. N. S. Jahromi, “Image equalization based on singular value decomposition,” in Proc. IEEE 23rd ISCIS, 2008, pp. 1–5.

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