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done：
1.修改部分参数值，调试自己基于dark channel进行图像去雾的matlab代码。
2.将彩色的待去雾图像分成R、G、B等3个图像分量，分别估算每个图像分量的atmospheric light。估算optimal transmission map的代价函数由3个图像分量的代价函数相加得到，从而平衡每个图像分量中“图像对比度”和“信息损失量”之间的关系。（具体代码见附件）
待改进的地方：处理后的图像比较模糊，且颜色较暗，目前正在通过调整代价函数来获取最佳的处理结果。
3.阅读《Hardware Implementation of a Fast and Efficient Haze Removal Method》,了解基于硬件进行图像去雾的基本思路和步骤。

doing：
阅读并理解汪清学长的毕业设计中"硬件图像去雾算法及设计"一章，运行并调试其verilog代码，基于ModelSim进行功能仿真。