《表2 图6实验数据对比：基于侧抑制系数的红外图像细节增强算法》

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《基于侧抑制系数的红外图像细节增强算法》

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（2）式中:k是侧抑制系数矩阵；dij，pq代表2个感受器单元（i，j）与（p，q）之间的欧式距离形成的矩阵；β，σ为调节系数的参数，通常依靠经验手动选择，具有随机性。史漫丽等[9]根据各项异性滤波方法自适应确定侧抑制系数，但形式比较复杂。近年来出现的指数分布是高斯分布的简化，刘琴等[10]采用指数分布函数作为侧抑制系数，根据图像灰度大小调整参数值，图像对比度得到大幅提升，效果比高斯分布侧抑制增强更好，但当抑制野较小时，图像边缘纹理等细节信息仍然比较模糊。