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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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福州大学学报(自然科学版)
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2022
Issue： 03
Volume： 50
Page： 330-336
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