《表1 不同算法的熵：基于直方图的热红外图像增强方法》

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《基于直方图的热红外图像增强方法》

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表1～4给出图5中（a）～（c）三组图像对应的4种评价函数的值。从表1可以看出，与原图相比，CLAHE算法得到的图像熵有所增加，HE、DSIHE和本文算法得到的熵均有减少。分析表2～4，除表4中DSIHE算法对图（b）的处理得到的结构相似度略大于本文算法的结果（相差0.01）外，本文算法在均方误差、峰值信噪比和结构相似度上的表现均优于其他算法。