【摘 要】
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提出一种非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform, NSCT）和分数阶微分相结合的图像去雾算法.该算法首先通过对低质有雾图像进行NSCT分解，得到一个低频子带与多尺度多方向的多个高频子带；然后采用分数阶微分算子对图像的低频子带进行增强，同时通过对各子带的高频系数进行非线性处理，实现高频子带的增强；最后进行NSCT重构，得到增强后的图像.对不同低质有
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目（2018J01805）； 福建省教育厅中青年科研项目（JAT190011）； 福州大学人才基金资助项目（GXRC-18083）;福州大学科研启动基金资助项目（GXRC-18074）；
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提出一种非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform, NSCT）和分数阶微分相结合的图像去雾算法.该算法首先通过对低质有雾图像进行NSCT分解，得到一个低频子带与多尺度多方向的多个高频子带；然后采用分数阶微分算子对图像的低频子带进行增强，同时通过对各子带的高频系数进行非线性处理，实现高频子带的增强；最后进行NSCT重构，得到增强后的图像.对不同低质有雾图像进行实验比较，结果表明：本算法增强了主观视觉效果，使图像变清晰的同时，具有较高的对比度增益、清晰度增益、信息熵和平均梯度.
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