《表3 各种算法处理可见光图像1后的客观数据》

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《结合分数阶微分及Retinex的NSCT自适应低照度图像增强》

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与红外图像增强效果类似，图10（a）中的原始图像好像被蒙上了一层纱，草丛中的细节信息也被“白雾”化。处理后，通过图11可以发现，图11(a）中的树丛更为明朗，且飞机也更容易观察到，与此同时，草丛的弱纹理细节呈现“白雾”化，细节丢失严重；图11(b）能在去“雾”的同时，保留了草丛中的部分细节信息，但飞机、树丛等特征的亮度偏暗，让整体图像看起来不明朗；图11(c）与图11(b）相比，有相似的对比度，且纹理特征信息有所体现，但丢失了大部分的微弱信息；图11(d）～(f）均取得了一定的效果，草丛纹路也较为细腻，但动态压缩范围有待提高；图11(g）和图11(h）中的草丛纹理部分脉络较细致，有一定的“还原”作用，能给人直观的画面感，但图11(g）的树木看起来不那么真实，会出现“闪烁”的白点，图11(h）中最右边的那棵树偏暗，与实际场景不匹配；本文算法避免了局部信息被弱化和细节不完整，图11(i）中的草丛更为饱满，飞机、草丛及树丛分布看起来更加自然。从表3中数据同样可以看出，3种参数呈现逐渐递增的趋势，且相比于文献[15]分别提高了13.4%，10.1%，1.5%，这与主观人眼察觉效果相匹配，进一步印证了本文算法的优秀特性。