《表1 其他图像去雾方法与本文方法GI＿F对比结果》

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《基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾方法》

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基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾方法与现有的双边滤波—暗通道先验图像去雾方法[9]、软抠图图像去雾方法[10]、传输图未优化方法，以及近年来提出的方法，如Berman等人[19]于2016年提出的非局部图像去雾和Fan等人[20]提出的双层高斯回归图像去雾方法进行去雾效果比较，结果如图5所示。与其他方法相比，本文方法在图像细节的保护、颜色保护和清晰度上具有一定的优势。如图5中第一行图像，森林图像中远处去雾效果，与其他传统的和近来的方法相比，本文方法具有一定的优势；图5中第二行图像天空部分，以及图5中第三行图像湖与边界的接壤部分，本文方法对图像颜色的保护能力较好。本文采用基于梯度信息与人类视觉系统（human vision system，HVS）滤波器的无参考清晰度评价算法（GI＿F）[21]定量评价本文方法的有效性，如表1所示。