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提出一种非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)和分数阶微分相结合的图像去雾算法.该算法首先通过对低质有雾图像进行NSCT分解,得到一个低频子带与多尺度多方向的多个高频子带;然后采用分数阶微分算子对图像的低频子带进行增强,同时通过对各子带的高频系数进行非线性处理,实现高频子带的增强;最后进行NSCT重构,得到增强后的图像.对不同低质有雾图像进行实验比较,结果表明:本算法增强了主观视觉效果,使图像变清晰的同时,具有较高的对比度增益、清晰度增益、信息熵和平均梯度.
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福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2022
Issue： 3
Volume： 50
Page： 330-336
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