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，其蕴含的巨大能量对电力系统、航空航天、森林防火等领域的安全运行构成严重威胁。

准确获取闪电放电通道的形态特征，对于闪电定位、雷电防护以及雷电物理机制研究具有重要意义。

然而，闪电放电过程极其短暂，且伴随着强烈的光辐射和电磁干扰，使得闪电图像的获取和处理面临巨大挑战。

2. 本选题国内外研究状况综述

闪电放电通道亮度增强和轮廓提取是闪电图像处理领域的重要研究方向，近年来受到了国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在闪电放电通道亮度增强方面，主要采用直方图均衡化、retinex算法等传统图像增强方法，取得了一定的效果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究以提高闪电放电通道亮度增强及轮廓提取精度为目标，研究m语言在闪电放电通道图像处理中的应用，主要内容如下：1.研究传统图像增强算法，分析其在闪电放电通道亮度增强中的应用效果，并针对其不足，研究基于m语言的改进算法，提高闪电放电通道图像的对比度和清晰度。

2.研究传统轮廓提取算法，分析其在闪电放电通道轮廓提取中的应用效果，并针对其不足，研究基于m语言的改进算法，提高闪电放电通道轮廓提取的精度和鲁棒性。

3.设计并开发基于m语言的闪电放电通道亮度增强及轮廓提取系统，对算法进行测试和评估，验证其有效性和实用性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和系统开发相结合的研究方法。

1.理论分析阶段：通过查阅文献资料，分析闪电放电通道亮度增强和轮廓提取的研究现状，了解现有方法的优缺点，为后续研究提供理论基础。

2.算法设计阶段：针对传统方法的不足，结合m语言的特点，设计基于m语言的闪电放电通道亮度增强和轮廓提取算法，并进行理论分析和推导。

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.提出基于m语言的闪电放电通道亮度增强算法。

该算法结合闪电图像的特点，利用m语言强大的图像处理功能，能够有效提高闪电图像的对比度和清晰度，为后续轮廓提取奠定基础。

2.提出基于m语言的闪电放电通道轮廓提取算法。

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] 刘倩，王建华，李永兵，等.基于改进retinex算法的低照度图像增强[j].光学精密工程，2019，27（12）：2765-2775.

[2] 陈阔，李庆武，王飞，等.结合retinex理论与引导滤波的图像增强算法[j].光学学报，2020，40（2）：0210001.

[3] 李博，张艳，王耀南.基于改进clahe和retinex的低照度图像增强算法[j].电子测量与仪器学报，2021，35（10）：147-154.