1. 本选题研究的目的及意义
图像增强技术作为数字图像处理领域的关键技术之一，旨在提高图像的视觉质量，揭示图像中隐藏的信息，以便于后续的图像分析和理解。
近年来，随着计算机视觉、人工智能等领域的快速发展，图像增强技术在医学影像分析、遥感图像解译、视频监控等领域得到了广泛的应用，并对推动社会发展起着至关重要的作用。
本选题的研究意义主要体现在以下几个方面：
1.提升图像质量，满足应用需求:在实际应用中，由于光照条件、设备限制等因素，获取的图像往往存在对比度低、细节模糊等问题，难以满足后续处理和分析的需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
Retinex理论自上世纪70年代提出以来，便受到了国内外学者的广泛关注，并在图像增强领域取得了丰富的研究成果。
#国内研究现状国内学者在Retinex理论和图像增强算法方面开展了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。
例如，一些学者提出了基于变分Retinex模型的图像增强算法，有效地提高了图像的对比度和清晰度。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的研究内容主要包括以下几个方面：
1.Retinex理论研究:深入研究Retinex理论的基本原理、数学模型和常用算法，分析其在图像增强中的优势和不足，为后续算法设计奠定理论基础。
2.基于Retinex的图像增强算法研究:针对传统Retinex算法存在的不足，研究改进的Retinex算法，提高算法的增强效果和鲁棒性。
重点研究内容包括：基于多尺度Retinex模型的图像增强算法基于变分Retinex模型的图像增强算法基于深度学习的Retinex图像增强算法3.图像增强软件设计与实现:设计和开发基于Retinex理论的图像增强软件，实现算法的可视化操作和参数调节，为用户提供便捷高效的图像增强工具。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、软件开发和实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:收集和阅读与Retinex理论、图像增强算法、软件工程相关的文献资料，了解国内外研究现状，分析现有算法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.Retinex理论与算法研究:深入研究Retinex理论的基本原理、数学模型和常用算法，分析其在图像增强中的优势和不足。
在此基础上，针对传统Retinex算法存在的问题，研究改进的Retinex算法，提高算法的增强效果和鲁棒性。
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.改进的Retinex算法:针对传统Retinex算法存在的不足，本研究将提出改进的Retinex算法，例如基于深度学习的Retinex算法，以提高算法的增强效果和鲁棒性，解决色彩失真、光晕效应等问题，并提升算法的处理效率。
2.图像增强软件实现:本研究将开发基于Retinex理论的图像增强软件，实现算法的可视化操作和参数调节，为用户提供便捷高效的图像增强工具，促进Retinex理论的实际应用。
3.应用领域拓展:本研究将探索将Retinex理论应用于新的领域，例如医学图像增强、遥感图像增强等，以扩展Retinex理论的应用范围，为相关领域的图像处理提供新的解决方案。
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. 刘伟,彭进业,徐欣,等.结合Retinex理论与多尺度融合的低照度图像增强[J].中国图象图形学报,2021,26(05):1139-1152.
2. 张新,刘成,田丽.基于改进Retinex理论的低照度图像增强算法[J].计算机应用研究,2022,39(05):1565-1571.
3. 李伟,沈建冰,王文博.基于Retinex理论和多尺度引导滤波的快速图像增强算法[J].光学精密工程,2021,29(09):2154-2162.
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