《表3 图像标准差（σ）对比结果》

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《融合暗通道先验和MSRCR的分块调节图像增强算法》

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表1～5为不同算法的客观评价指标.由表1、2、5可知，本文算法所得图像的信息熵、模糊系数和可视边缘梯度都是所有图像中最优的.而在表3标准差数据中，本文算法面对去雾图像3和图像5的标准差数据并非最优，但和最优算法的数值十分接近，体现了算法性能的稳定性，并且根据图7中对图像2的处理结果对比来看，本文算法的明暗比其他几种算法更适合人类视觉.在对图像5的处理中，由表4发现暗通道算法的新增可见比最高，但这是明显牺牲了图像的真实度获取的结果，而本文算法兼顾了暗通道的细节保留和MSRCR的图像色彩真实的特点，使得图片去雾质量更高.由表6和表7可知，本文算法所得各图片中峰值信噪比（PSNR）和基于JND的有效感知比（Qjnd）这两项参数都具有比较好的结果，综合表现优于其他算法.