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1. 研究目的与意义（文献综述）
我们从外界获取信息的途径有很多种，图像是其中最为常见的方式之一，相比于文字，图像所能传达的信息更加丰富。随着相关技术的发展，图片更是成为人们从外界获取视觉信息的有力工具。当下，数字图像处理技术已成为计算机科学、统计学、医学等领域的研究对象。
户外计算机视觉系统一般都要求精确的户外场景探测，但是在恶劣天气条件下，会对此造成较大影响。场景的能见度大幅降低，因而通过传感器拍摄的图片变得模糊不清，对比度降低，彩色图像会出现颜色失真。这使图像上的一些细节信息不能识别，图像使用的价值大大降低，对户外的自动导航、监测、目标跟踪等也带来困难。所以关于恶劣天气下图像修复问题逐渐引起了大家的重视。
雨天是日常生活中最为常见的恶劣天气之一，因此图像去雨研究就成为了比较迫切的方向。然而对于雨天图片的修复，目前还处于发展阶段，处理方法相对较少，且大多集中于视频和多帧图像的去雨，由于他们能够提供更多的先验信息，为后期图像处理提供极大的便利。相对而言，对于单幅图像去雨的研究还有许多值得改进和提高的地方。
2. 研究的基本内容与方案
基本内容：基于卷积神经网络的去雨研究
目标：期望在学习后熟悉卷积神经网络后，能够在相应的深度学习的开发平台中，探索出一个局限更小，性能更优的去雨算法。
拟采用的技术方案及措施：
3. 研究计划与安排
(1) 2019/12/20—2020/2/28：查阅相关文献，学习卷积神经网络的基础知识；
(2) 2020/3/1—2020/4/30：神经网络的搭建和训练，系统测试与改进；
(3) 2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；
4. 参考文献（12篇以上）
[1] 陈丽琴](http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=degreeid=d01722223#). 基于卷积神经网络的单幅图像去雨[d]. 厦门大学,2016.
[2] 傅雪阳，孙琦，黄悦，丁兴号．基于深度邻近连接网络的单幅图像去雨方法．计 算机科学. http://kns.cnki.net/kcms/detail/50.1075.tp.20191029.1327.040.html
[3] 诸葛瑞彬(http://g.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=degreeid=y3026137#). 基于卷积神经网络的单幅图像去雨研究[d]. 广西师范大学,2019
