《表1 不同算法在合成数据集上的定量比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于深度学习的火场灰度图像去烟算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

此外，采用PSNR、SSIM这2个图像质量评价指标来评估处理后的图像情况。PSNR代表的是峰值信噪比，以像素点间误差作为基础来评价图像的质量，并且将烟雾去除的有效性体现出来。SSIM代表的是结构相似性，主要从亮度、对比度以及结构这几个方面来评价图像的相似情况[23]。这2个客观评价指标的值越大，图像处理效果越好，可以从表1中看出本文表现出最好的性能。此外，还测试了不同算法的运算时间。