【全网首发】2026 辽宁省数学建模竞赛 A 题：辽宁冬季冰雪道路图像重构的智能增强——完整解题思路与高分论文框架解析

一、赛题背景与核心价值

2026 年辽宁省大学生数学建模竞赛 A 题聚焦“辽宁冬季冰雪道路图像重构的智能增强”。这道题并不是普通的图像增强题，而是一个典型的“智慧交通 + 冬季道路安全 + 计算机视觉增强 + 图像质量评价”的综合型赛题。

辽宁位于东北沿海地区，冬季时间长、气温低、降雪频繁，同时还存在海雾、低光照、背阴结冰、路面反光等复杂现象。冬季道路监控图像常常出现远景模糊、路面纹理弱化、标线难以辨认、白雪过曝、黑冰高光反射、雾天对比度下降等问题。这些问题会直接影响道路状态识别、车辆检测、车道线识别和交通安全预警。

从国家层面看，“人工智能+交通运输”已经成为智慧交通发展的重要方向。交通运输部等七部门印发的相关实施意见提出，要推动人工智能在交通运输行业规模化创新应用，并部署综合交通运输大模型等任务；到 2027 年，人工智能将在交通运输典型场景广泛应用，到 2030 年进一步深度融入交通运输行业。 因此，本题不是单纯做一张图片“变亮变清楚”，而是要围绕冬季道路交通感知，构建一套可解释、可评价、可推广的图像增强方案。

题目给出的数据集按照冰雪雾影响强弱划分为三类：清晰场景、轻度场景、重度场景，并且每类场景都包含训练集、验证集和测试集。清晰场景对应正常道路图像，轻度和重度场景分别对应冰雪雾影响由弱到强的道路图像。题目三问的逻辑非常清楚：第一问先解决正常道路图像的基础增强；第二问在第一问基础上处理轻度和重度冰雪覆盖道路图像；第三问建立评价体系，对增强效果进行定量和定性评价。

这道题真正的高分关键，不在于简单堆一个深度学习网络，也不在于只写传统算法，而在于能否形成一条完整闭环：

冰雪道路退化机理分析 → 场景分级识别 → 针对性增强模型 → 细节保护与过增强抑制 → 多指标质量评价 → 模型优化建议。

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二、赛题难点深度分析

1. 这不是普通低光照增强题

很多同学拿到题后可能会直接想到直方图均衡化、伽马校正、Retinex、去雾算法或者 U-Net 图像增强网络。但这道题的难点在于，辽宁冬季道路图像退化因素不是单一的。

清晰场景中，所谓“正常道路图像”也可能存在低光照、轻雾、反光、阴影、曝光不均等问题。轻度冰雪场景中，路面薄雪会削弱道路纹理，但标线和路面结构通常仍然部分可见。重度冰雪场景中，厚雪、结冰、雾霾、低照度和高反射可能共同出现，道路纹理严重缺失，车道线、斑马线、边缘结构甚至会被大面积白雪覆盖。

因此，普通增强算法容易出现两个极端：

第一，只做亮度增强，会导致雪面更白、反光更强，局部过曝更严重。

第二，只做去雾或降噪，会把原本就弱的道路纹理、车辙、标线细节进一步抹平。

真正的高分方案必须处理“增强”和“保护”之间的矛盾：既要增强可见性，又不能把冰雪道路的关键细节处理掉。

2. 清晰、轻度、重度三类场景不能用同一套参数粗暴处理

题目明确区分 clear、light、heavy 三类数据，这意味着命题人希望参赛队伍考虑场景差异。清晰场景增强的重点是低光照校正、雾霾削弱和反光抑制；轻度冰雪场景增强的重点是薄雪区域的纹理恢复和局部对比度提升；重度冰雪场景增强的重点是厚雪、结冰和雾化条件下的结构信息恢复。

如果三类图像都使用同一个增强模型，很容易出现以下问题：

清晰场景被过度增强，颜色失真明显；轻度场景中道路纹理增强不足，标线恢复不明显；重度场景中过度平滑，厚雪边缘、车辙和道路轮廓被抹掉。

所以，高分方案应当采用“场景感知”的思想：先判断图像退化程度，再选择对应增强路径。

3. 第二问的关键词是“递进式增强”

问题二要求建立适应不同冰雪条件的递进式图像增强模型。这说明不能只写“输入一张图，输出增强图”。递进式增强应理解为一个分阶段过程：

第一阶段，完成基础亮度和对比度恢复，让图像整体可见。

第二阶段，识别冰雪覆盖程度，对轻度和重度场景采取不同增强策略。

第三阶段，恢复道路纹理、标线、边缘等关键结构。

第四阶段，抑制过曝、反光、过度锐化和细节湮没。

这个“递进式”是论文创新点的重要来源。它能让模型从简单增强变成“分层诊断—分层处理—分层评价”的完整体系。

4. 第三问不能只写 PSNR、SSIM

图像增强评价常见指标包括 PSNR、SSIM、信息熵、平均梯度、对比度、亮度均值、NIQE、BRISQUE 等。低光照增强研究中也经常强调，单一指标难以全面反映视觉质量和任务可用性，因此需要多指标联合评价。低光照增强综述指出，低光增强不仅涉及亮度恢复，还涉及噪声、色彩失真、结构保真和感知质量等多方面问题。

本题的第三问要求构建“适用于冰雪道路图像增强效果”的综合评价指标体系，所以评价指标必须贴合冬季道路场景。仅有 PSNR、SSIM 不够，还应该加入道路可辨识度、纹理清晰度、过曝抑制程度、雾化残留程度、标线结构保持程度、冰雪区域细节恢复能力等指标。

也就是说，评价体系要服务于“交通感知”，而不是只服务于普通图像美观。

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三、总体解题框架

针对 A 题，我建议构建一套名为：

“物理退化感知的冰雪道路递进增强与多维质量评价模型”

总体思路分为六步。

第一步，数据整理与场景理解。读取 clear、light、heavy 三类图像数据，对训练集、验证集、测试集分别建立图像清单，统计图像尺寸、亮度分布、色彩通道、纹理强度、边缘密度和高亮区域比例，初步判断各类场景的退化特征。

第二步，物理退化因素分析。围绕低光照、雾霾、雪面高反照率、冰面镜面反射、厚雪覆盖、远景散射模糊等因素，分析它们对图像亮度、对比度、边缘、纹理和道路标线的影响。

第三步，建立问题一基础增强模型。对清晰场景的正常道路图像，构建低光校正、局部对比度增强、雾化抑制和反光抑制相结合的基础增强模型。

第四步，建立问题二递进式增强模型。针对 light 和 heavy 两类冰雪覆盖场景，先识别退化程度，再分别采用轻度薄雪增强路径和重度厚雪结冰增强路径。轻度场景强调纹理与标线增强，重度场景强调结构恢复、过曝抑制和细节保护。

第五步，构建问题三综合评价体系。建立由视觉质量、结构保真、道路可辨识度、冰雪适应性和场景鲁棒性组成的多层指标体系，对三类场景增强结果进行综合评分。

第六步，形成模型优化建议。根据 clear、light、heavy 三类场景的指标表现，总结模型在哪类场景表现最好，在哪类场景仍存在不足，并提出后续可改进方向。

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四、问题一：清晰场景正常道路图像增强模型

1. 问题一的目标理解

问题一针对的是 clear 数据集中“正常道路图像”。但题目中明确提到，即使是正常道路图像，也可能存在低光照、雾霾与反光因素。因此，问题一不是简单把图像调亮，而是要建立一套基础增强模型，让道路整体视觉质量和可辨识度提升。

这里的“清晰场景”可以理解为冰雪影响较弱或无明显冰雪覆盖的道路图像，但仍可能受到东北冬季光照不足、雾气、阴影和局部反光影响。模型应重点解决以下四类问题：

图像整体偏暗，远处道路和背景细节不明显；

雾霾或空气散射导致对比度降低，远景模糊；

路面局部反光或车灯反射导致过曝区域；

道路标线、边缘和纹理不够清晰。

2. 数据分析思路

问题一首先应对 clear 数据集做基础统计，不能直接上模型。建议从以下几个方面分析：

第一，亮度分布。统计图像灰度均值和暗区域比例，判断是否存在低光照。

第二，对比度分布。统计图像局部对比度，判断是否存在雾化或灰蒙现象。

第三，高亮区域比例。统计接近饱和的白色或亮色区域比例，用于识别反光和过曝。

第四，边缘密度。通过边缘检测结果判断道路边界、标线、车辆轮廓是否清晰。

第五，颜色偏移。冬季道路图像可能出现偏蓝、偏灰、偏白问题，需要检查颜色通道分布是否均衡。

这些统计结果可以作为模型自适应调整的依据。例如，如果暗区域比例较高，则增强亮度；如果高亮区域比例较高，则优先抑制过曝；如果边缘密度较低，则加强纹理和边缘。

3. 基础增强模型设计

问题一建议采用“多模块融合增强”的方法，而不是单一算法。模型可以由四个模块组成。

模块一：亮度自适应校正

对低光照图像，先进行亮度恢复。这里不能直接全局拉亮，因为全局拉亮会放大噪声和反光。更合理的做法是先估计图像整体光照水平，对暗区域进行增强，对正常曝光区域保持稳定，对过亮区域进行压制。

这一模块的作用是让道路主体区域从“看不清”变成“能看清”。

模块二：局部对比度增强

冬季道路图像常出现灰蒙、远景模糊、路面细节弱的问题。局部对比度增强可以突出道路纹理、边缘和标线。高分论文中应强调：局部增强必须受限，不能让雪面和反光区域产生明显噪声或伪影。

这一模块的作用是让道路结构从“可见”变成“清晰”。

模块三：雾化抑制与远景恢复

雾霾或海雾会使图像整体对比度下降，远处车辆、道路边缘和标志物细节丢失。问题一中可引入轻量级去雾思想，对远景区域进行对比度恢复和颜色校正。

这一模块的重点不是追求强去雾，而是消除灰蒙感，提高远景辨识度。

模块四：反光和过曝抑制

冬季道路中湿滑路面、结冰表面、车灯反射可能造成局部高光。增强模型如果不处理反光，就会使高亮区域更刺眼。反光抑制模块应识别局部过亮区域，降低其亮度扩张，同时尽量保留周围纹理。

这一模块的作用是避免增强结果“亮过头”。

4. 问题一的论文写法

在论文中，问题一可以写成：

先进行 clear 数据集退化特征统计；

再构建亮度、对比度、去雾和反光四模块增强流程；

然后在验证集上比较增强前后的亮度均衡性、边缘清晰度、局部对比度和视觉效果；

最后选取代表性图像展示增强前后对比。

建议插图：

图1：clear 场景原图与增强结果对比图。

图2：clear 场景增强前后亮度直方图对比图。

图3：clear 场景增强前后边缘检测对比图。

建议表格：

表1：clear 场景增强前后图像质量指标对比表。

表2：不同增强模块消融实验结果表。

5. 问题一的创新点包装

问题一的创新不要写成“使用某某算法”，而应写成：

本文不是对所有图像进行统一增强，而是先分析清晰场景中低光、雾化和反光的退化来源，再建立分模块自适应增强机制，使模型能够根据图像局部特征选择不同增强强度，避免传统全局增强导致的过曝和失真。

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五、问题二：轻度与重度冰雪覆盖道路图像递进式增强模型

1. 问题二的目标理解

问题二是整道题的核心。题目要求在问题一基础上，针对轻度和重度两类冰雪覆盖道路图像，建立递进式图像增强模型。模型要能够区分轻度薄雪覆盖与重度厚雪结冰导致的图像质量差异，自适应恢复道路纹理、标线等关键细节信息，并避免过度平滑导致细节湮没。

这里有三个关键词：

第一，区分轻度与重度；

第二，递进式增强；

第三，避免细节湮没。

因此，问题二不能简单写“对 light 和 heavy 数据分别增强”。必须体现模型的分级诊断能力和分层处理能力。

2. 轻度与重度冰雪场景差异分析

轻度场景通常表现为薄雪覆盖、轻微雾化、轻微反光、标线仍可部分识别。此时道路纹理没有完全消失，主要任务是增强纹理和标线，让道路结构更清晰。

重度场景通常表现为厚雪覆盖、结冰高光、大面积白色区域、雾霾模糊、低对比度和结构缺失。此时道路标线可能被雪覆盖，纹理信息非常弱，模型不能简单锐化，否则会产生噪声和伪纹理；也不能强去噪，否则会把仅存的弱边缘抹掉。

因此，light 和 heavy 的增强目标不同：

light 场景：增强真实纹理，提升标线可见性，控制轻微反光。

heavy 场景：恢复道路结构，抑制过曝高光，保护弱边缘，避免伪细节。

3. 场景退化程度识别

递进增强的第一步是判断图像属于轻度还是重度，或判断其退化强度。题目本身给出了 clear、light、heavy 数据标签，但模型仍应体现“自适应”思想。可以从以下特征判断退化程度：

雪白区域比例：重度冰雪图像通常白色区域更多；

边缘密度：重度图像的道路边缘和标线边缘更少；

局部对比度：雾雪严重时局部对比度更低；

高亮过曝比例：结冰和积雪反光会提高过曝区域比例；

纹理复杂度：厚雪覆盖后路面纹理明显下降。

基于这些特征，可以构造一个场景退化评分，把图像分为轻度、中间、重度三个等级。对于题目给定 light 和 heavy 数据，也可以将标签作为监督信息，训练一个轻量级场景分类器或规则分类器。

4. 递进式增强框架

问题二建议构建“三层递进增强模型”。

第一层：基础可见性增强

这一层继承问题一的增强模型，主要解决亮度不足、灰蒙、反光和整体对比度低的问题。所有 light 和 heavy 图像都先经过基础增强，使图像从不可辨状态提升到基本可见状态。

第二层：冰雪区域感知增强

这一层是问题二的核心。模型需要识别雪面、冰面、道路区域、疑似标线区域和非道路背景区域。不同区域采用不同处理策略。

对雪面区域，不应盲目提高亮度，而应抑制过曝，恢复层次。

对结冰高光区域，应进行高光压制，避免光晕覆盖标线。

对道路纹理区域，应增强局部边缘和纹理。

对疑似标线区域，应提升线状结构对比度。

对背景区域，应适度处理，避免背景过度锐化抢占道路主体。

第三层：细节保护与结构恢复

这一层主要解决“避免过度平滑导致细节湮没”的要求。可以采用边缘保持滤波、纹理引导增强、结构一致性约束等思想。论文中可以强调，模型对边缘区域和纹理区域采用保护机制，对平坦雪面采用平滑机制，对道路边界和标线采用增强机制，从而实现“该平滑的地方平滑，该增强的地方增强”。

5. 轻度场景增强策略

light 场景的重点是“保真增强”。因为轻度薄雪覆盖下，道路真实纹理仍然存在，只是被低对比度和薄雪削弱。因此，轻度场景不需要强重构，而是需要细节提取和对比提升。

具体策略可以写为：

先进行基础亮度和雾化校正；

再增强道路区域的局部对比度；

对标线和边缘进行线状结构强化；

对薄雪区域进行轻度层次恢复；

最后进行颜色和亮度一致性校正。

轻度场景评价重点应是：增强后道路纹理更清晰，标线更容易辨认，同时图像没有明显过曝、噪声和色彩失真。

6. 重度场景增强策略

heavy 场景的重点是“结构恢复”。厚雪和结冰会导致道路纹理大量缺失，直接增强可能把噪声当成纹理。因此，重度场景不能只靠局部锐化，而应先稳定整体结构。

具体策略可以写为：

先抑制雪面过曝和冰面高光；

再进行雾化削弱，恢复远景层次；

然后提取道路边缘、车辙、阴影变化等弱结构线索；

对可能的道路区域进行结构引导增强；

最后进行细节保护，避免生成不真实纹理。

重度场景评价重点应是：增强后道路边界更明确，雪面层次更丰富，冰面反光不过曝，弱标线和车辙信息得到一定恢复，但不产生明显伪影。

7. 可采用的深度学习模型思路

由于题目提到深度学习端到端映射模型具有显著效果，同时也指出需要提高其泛化与鲁棒性，因此论文中可以把深度学习作为核心高级方案。近年来低光照增强研究中，Retinex 分解、多分支注意力网络、Normalizing Flow、真实低光到正常光映射等方法都被用于提升低光图像质量；相关研究指出，低光增强不仅要恢复亮度，还要处理噪声、颜色失真和细节保持。

针对本题，可以设计一个“场景感知多分支增强网络”：

主干网络负责提取道路图像基础特征；

清晰增强分支处理低光、雾化、反光；

轻度冰雪分支处理薄雪、弱纹理、标线增强；

重度冰雪分支处理厚雪、结冰、高光和结构恢复；

注意力模块自动判断图像中哪些区域需要增强，哪些区域需要保护；

融合模块输出最终增强图像。

论文中可以不写代码，但要把逻辑讲清楚：模型不是一个黑箱，而是按 clear、light、heavy 的退化机制设计不同增强路径。

8. 问题二的论文图表安排

建议插图：

图4：light 场景增强前后对比图。

图5：heavy 场景增强前后对比图。

图6：轻度与重度冰雪场景退化特征可视化图。

图7：递进式图像增强模型流程图。

图8：道路标线和纹理细节局部放大对比图。

建议表格：

表3：light 与 heavy 场景退化特征对比表。

表4：递进增强各模块作用说明表。

表5：轻度与重度场景增强指标对比表。

表6：消融实验结果表。

9. 问题二的创新点包装

问题二的创新可以概括为：

本文提出一种面向冰雪道路场景的递进式增强框架。该框架首先识别图像退化程度，再根据轻度薄雪和重度厚雪结冰的不同视觉退化机制选择增强路径；在增强过程中同时考虑亮度恢复、雾化削弱、高光抑制、纹理恢复和标线保护，避免传统增强方法对冰雪区域过度拉伸或过度平滑。

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六、问题三：冰雪道路图像增强质量综合评价体系

1. 问题三的目标理解

问题三要求构建适用于冰雪道路图像增强效果的综合评价指标体系，对问题一和问题二的增强结果进行定量与定性评价，分析清晰、轻度、重度三种场景对增强性能的影响规律，为模型优化提供依据。

这一问是高分论文的关键。很多队伍可能只列几个指标，但真正好的评价体系应该回答三个问题：

增强后的图像是否更清楚？

道路关键结构是否更可辨？

模型在 clear、light、heavy 三类场景中的表现是否稳定？

因此，问题三应建立多层评价体系，而不是简单指标堆砌。

2. 综合评价体系设计

建议建立五个一级指标。

第一类：亮度与曝光质量

用于评价图像整体亮度是否合理，是否存在过暗或过曝。包括亮度均衡性、暗区域比例、过曝区域比例等。

在冰雪道路场景中，亮度指标非常重要。因为雪面高反照率会导致图像局部过曝，低光和雾霾又会导致整体偏暗。好的增强结果应当既能提亮暗部，又能抑制雪面和冰面高光。

第二类：对比度与清晰度

用于评价道路纹理、远景物体和边缘是否更清晰。包括局部对比度、平均梯度、边缘强度、清晰度指标等。

这一类指标能够体现图像是否从“灰蒙模糊”变成“结构清楚”。

第三类：结构保持能力

用于评价增强图像是否保持道路真实结构，避免过度锐化或细节丢失。可包括结构相似性、边缘保持率、道路标线连续性等。

对于冰雪道路图像，结构保持比普通图像更重要。因为车道线、道路边缘、车辙、路肩和交通标识都是后续交通感知任务的关键。

第四类：冰雪适应性指标

这是本题特色指标。建议加入雪面过曝抑制能力、冰面高光压制能力、雾化残留程度、雪雾区域层次恢复能力等。

这些指标能体现模型是否真正针对冬季辽宁道路场景设计，而不是套用普通图像增强方法。

第五类：主观视觉与任务可用性

定量指标之外，还需要定性评价。可以从道路区域可辨识度、标线可见度、远景车辆可见度、视觉自然度和噪声伪影程度五个角度进行人工评分。

如果条件允许，还可以引入下游任务评价，例如增强前后车道线检测、道路区域分割或目标检测效果变化。这样论文会更有深度。

3. 综合评分方法

问题三可以采用层次化评分思想。先对每个指标进行标准化，再根据其重要性赋予权重，最后得到综合评价分数。

权重设置可以有三种方式：

第一，专家经验赋权。交通场景中结构保持、标线可辨识度和过曝抑制应赋予较高权重。

第二，客观赋权。根据不同指标在样本中的区分能力自动确定权重。

第三，组合赋权。将专家经验与客观数据结合，避免单一主观或单一客观导致偏差。

建议论文中采用组合赋权，这样更有建模感，也更容易写出高分逻辑。

4. 三类场景增强规律分析

评价体系建立后，需要分析 clear、light、heavy 三类场景的增强规律。

对于 clear 场景，增强后亮度均衡性、对比度和边缘清晰度通常提升明显，但如果增强过强，可能出现颜色偏移或局部过锐化。

对于 light 场景，增强效果一般较好，因为薄雪覆盖下仍保留大量道路纹理和标线信息。模型可以通过局部对比增强和纹理强化恢复关键细节。

对于 heavy 场景，增强难度最大。厚雪、结冰和雾化会导致道路纹理本身缺失，模型即使增强亮度和对比度，也无法完全恢复被雪覆盖的真实标线。因此，heavy 场景应重点评价结构恢复和过曝抑制，而不能单纯追求高锐度。

论文可以总结为：

clear 场景主要受低光和轻雾影响，增强性能稳定；

light 场景细节保留较多，递进增强收益最大；

heavy 场景信息损失严重，增强模型应以结构恢复和风险提示为主。

5. 问题三图表安排

建议插图：

图9：三类场景增强效果综合评分雷达图。

图10：clear、light、heavy 三类场景指标箱线图。

图11：增强前后三类场景局部细节对比图。

图12：综合评价体系结构图。

建议表格：

表7：综合评价指标体系表。

表8：各指标权重表。

表9：三类场景增强效果定量评价表。

表10：增强效果主观评价表。

表11：模型优缺点与优化建议表。

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七、完整论文结构建议

一篇高质量论文可以按如下结构展开。

第一部分，摘要。简明说明题目背景、三问模型、核心方法、评价结果和创新点。

第二部分，问题重述。用自己的语言说明辽宁冬季冰雪道路图像增强的任务，而不是照抄题目。

第三部分，问题分析。分别分析 clear、light、heavy 场景的退化机制，指出三问之间的递进关系。

第四部分，数据预处理。说明数据集划分、图像读取、尺寸统一、色彩空间转换、亮度统计、边缘统计和样本可视化。

第五部分，问题一模型。写清晰场景基础增强模型，包括低光校正、雾化抑制、反光控制和局部对比增强。

第六部分，问题二模型。写轻度和重度冰雪场景的递进式增强模型，包括场景识别、分支增强、纹理恢复、标线保护和过增强抑制。

第七部分，问题三评价体系。写多指标综合评价体系、权重确定、定量评价、定性评价和三类场景规律分析。

第八部分，结果分析。展示增强前后对比图、局部细节图、指标对比表、综合评分图和消融实验表。

第九部分，模型评价。总结优点、不足和推广价值。

第十部分，结论。强调模型对辽宁冬季道路安全和智慧交通感知的应用意义。

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八、图表设计清单

为了让论文看起来像一等奖水平，图表一定要丰富。建议至少安排以下图表。

图1：数据集样例图，展示 clear、light、heavy 三类原始图像。

图2：三类场景亮度直方图对比图。

图3：三类场景边缘密度和纹理强度对比图。

图4：问题一基础增强流程图。

图5：clear 场景增强前后对比图。

图6：问题二递进式增强模型结构图。

图7：light 场景增强前后对比图。

图8：heavy 场景增强前后对比图。

图9：道路标线局部细节放大图。

图10：冰面反光抑制效果对比图。

图11：综合评价指标体系结构图。

图12：三类场景综合评分雷达图。

图13：三类场景指标箱线图。

图14：不同增强模块消融实验柱状图。

表1：数据集结构说明表。

表2：三类场景退化特征对比表。

表3：问题一增强模块说明表。

表4：问题二递进增强策略表。

表5：综合评价指标体系表。

表6：指标权重表。

表7：clear 场景增强指标对比表。

表8：light 场景增强指标对比表。

表9：heavy 场景增强指标对比表。

表10：三类场景综合评价结果表。

表11：模型优缺点与改进方向表。

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九、博客发布版推广文案

2026 年辽宁省大学生数学建模竞赛 A 题聚焦“辽宁冬季冰雪道路图像重构的智能增强”，这是一道非常典型的智慧交通与计算机视觉交叉赛题。题目表面看是图像增强，实质上考查的是参赛队伍对冬季道路图像退化机理、冰雪雾复杂场景建模、递进式增强策略和综合评价体系的系统设计能力。

本题的核心难点在于，辽宁冬季道路图像并不是单一退化图像，而是低光照、海雾、积雪、结冰、反光、过曝、远景模糊和标线遮挡等多因素耦合的复杂图像。传统直方图均衡化、伽马校正和普通去雾算法只能解决局部问题，很难同时兼顾亮度恢复、细节增强、反光抑制和道路结构保护。

针对这一问题，我这里已经整理出一套完整的 A 题高质量解题方案，整体思路不是简单套模型，而是构建“物理退化感知—场景分级识别—递进式智能增强—冰雪道路质量评价”的完整闭环。

在问题一中，针对 clear 清晰场景道路图像，方案从低光、雾化和反光三个角度建立基础增强模型，通过亮度自适应校正、局部对比增强、轻雾抑制和高光控制，提高正常道路图像的视觉质量与可辨识度。

在问题二中，针对 light 和 heavy 两类冰雪覆盖道路图像，方案构建递进式增强模型。对于轻度薄雪场景，重点恢复道路纹理和标线细节；对于重度厚雪结冰场景，重点处理雪面过曝、冰面高光、雾化模糊和道路结构缺失问题。整个模型不是盲目增强，而是根据冰雪影响程度自适应选择增强路径，避免过度平滑导致细节湮没。

在问题三中，方案构建了适用于冰雪道路图像的综合评价指标体系，不仅考虑亮度、对比度、清晰度等传统图像质量指标，还进一步加入道路标线可辨识度、雪面过曝抑制、冰面高光控制、纹理恢复、结构保持和视觉自然度等交通场景专属指标。通过定量评价和定性分析，可以系统比较 clear、light、heavy 三类场景下模型增强性能的差异。

这套方案的亮点在于，它不是普通图像增强方法的拼凑，而是围绕辽宁冬季冰雪道路的真实物理退化机制进行设计；不是只看图像“亮不亮”，而是关注道路是否更安全、更可辨、更适合后续智能交通感知；不是只给结果图，而是给出完整的论文结构、模型逻辑、评价体系和可视化呈现方式。

如果你正在做 2026 辽宁省数学建模竞赛 A 题，这道题一定要抓住三个关键词：

第一，物理机理。必须解释低光、雾霾、积雪、结冰和反光如何影响道路图像。

第二，递进增强。必须体现 clear、light、heavy 三类场景的分层处理，而不是一套参数处理所有图像。

第三，综合评价。必须建立适合冰雪道路图像的评价体系，不能只堆 PSNR、SSIM 这类通用指标。

完整方案可进一步扩展为 Word 成品论文、详细思路文档、Python/PyTorch 版本代码、MATLAB 版本代码、每小问结果图、增强前后对比图、评价指标表、消融实验图和完整项目文件。该方案适合作为学习参考、论文框架搭建和思路梳理材料，参赛队伍应结合自身数据运行结果进行独立分析和个性化表达。

一句话总结：A 题想写出高分，不是“把图变亮”，而是要让冬季冰雪道路图像从“看得见”变成“看得清、看得准、能用于交通安全判断”。

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十、最终推荐解题路线总结

如果正式写论文，我建议最终路线这样落地：

第一，先做数据统计。分别统计 clear、light、heavy 三类图像的亮度、对比度、边缘、纹理和高亮比例，证明三类场景确实存在退化差异。

第二，问题一采用基础增强模型。以清晰场景为对象，完成低光照校正、雾化抑制、局部对比增强和反光控制。

第三，问题二采用递进式增强模型。先进行冰雪影响程度判断，再对 light 和 heavy 分别进行薄雪纹理增强、厚雪结构恢复、高光抑制和细节保护。

第四，问题三构建综合评价体系。使用视觉质量、结构保持、道路可辨识度、冰雪适应性和主观自然度五类指标进行评价。

第五，最后做横向比较和消融实验。比较增强前后、不同场景、不同模块之间的效果差异，说明模型不仅有效，而且具有解释性和鲁棒性。

这条路线逻辑完整、论文好写、图表丰富、创新点明确，非常适合作为 A 题高质量论文和博客文章的主线。