基于OpenCV的低对比度闪电通道图像预处理开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

闪电作为一种常见的自然现象，蕴藏着巨大的能量，对电力系统、航空航天、森林防火等领域的安全运行构成严重威胁。

准确获取闪电发生时的图像信息，对于闪电的实时监测、预警以及科学研究具有重要意义。

然而，由于闪电通道本身的特点以及成像环境的影响，获取的闪电通道图像往往存在对比度低、噪声干扰大等问题，这给后续的闪电特征提取、识别和定位带来了极大的困难。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像预处理作为计算机视觉和图像处理领域的基础性工作，一直是研究的热点。

针对低对比度图像，国内外学者提出了许多有效的增强方法，例如直方图均衡化、retinex理论、同态滤波等。

同时，针对图像去噪问题，也发展了各种滤波算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、小波变换等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对低对比度闪电通道图像的特点，研究基于opencv的图像预处理方法，主要内容包括：
1.低对比度闪电通道图像特征分析:分析闪电通道图像的成像特点，研究低对比度图像的成因，分析预处理的难点。

2.基于opencv的图像增强方法:研究基于opencv的直方图均衡化及其改进算法、基于retinex理论的图像增强算法以及其他图像增强算法，并对各种算法的性能进行比较分析。

3.基于opencv的图像去噪方法:研究基于opencv的均值滤波、高斯滤波、中值滤波及其改进算法、基于小波变换的图像去噪算法，并对各种算法的性能进行比较分析。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

首先，通过查阅相关文献，分析闪电通道图像的特点，研究低对比度图像的成因，分析预处理的难点。

其次，针对低对比度和噪声干扰问题，研究基于opencv的图像增强和去噪算法，并对各种算法的性能进行比较分析。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.系统研究了基于opencv的低对比度闪电通道图像预处理方法，并对各种算法的性能进行了比较分析，为闪电图像预处理提供了一种新的思路和方法。

2.结合闪电通道图像的特点，对传统的图像增强和去噪算法进行了改进，提高了算法的有效性和鲁棒性。

3.利用实际采集的低对比度闪电通道图像进行实验验证，验证了预处理算法的有效性，并对实验结果进行了深入分析。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李俊,王文波,李玉霞,等.基于改进retinex理论的低照度图像增强算法[j].光学精密工程,2020,28(12):2878-2888.

2.黄秋燕,王晓丹,张海,等.融合图像分解和retinex的低照度图像增强[j].光电子.激光,2022,33(01):89-98.

3.马金,宋巍,李博文.结合retinex理论和生成对抗网络的低照度图像增强[j].中国图象图形学报,2022,27(02):349-361.