《表1 图6中各图的客观质量评价对比》

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《基于人眼视觉特性的去雾新算法》

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为对本文算法进行客观评价，以图6的实验结果为例，采用峰值信噪比和熵来评价去雾算法结果。熵表征图像的信息量，熵值越高表明恢复图像的边缘越明显，细节更丰富；峰值信噪比（Peak Signal Noise Ratio，PSNR）表征图像结构信息的完整性，峰值信噪比越高，表明恢复图像保持与原始图像的相似性越高，对比结果如表1所示。分析表1可知，针对图6中的南瓜、天鹅和道路图像，本文算法在熵和峰值信噪比上均具有优势，表明本文算法去雾结果的结构更加完整，细节更加清晰。本文算法在复原场景的真实度和自然度具有更好的视觉愉悦性，其根本原因是本文算法基于人眼视觉阈值性对加权求解全局大气光，使得人眼能够更好地区分目标和背景。