摘要：对雾天车辆超分辨视频图像清晰度进行识别，能够更好的解决模糊车辆图像失真问题。对超分辨率视频图像的识别，需要先获取图像边缘细节，进而调整低通子带系数，完成图像的清晰度识别。传统方法先检测图像模糊边缘，获得各个不同区域中像素点权值，但忽略了调整低通子带系数，导致图像识别精度偏低。提出基于分数阶的雾天车辆超分辨率图像清晰度识别方法。该方法先对雾天车辆超分辨率图像中的各个像素点进行分数阶积分运算来处理噪声，获得不同强度纹理点相应的微分阶次，通过对图像的Contourlet分解处理，进行图像边缘细节识别，低通子带系数则根据灰度级变换和局部均值的增益函数进行调整，由此完成雾天车辆超分辨率图像清晰度识别。实验结果表明，所提方法能够有效提升雾天车辆超分辨率图像的视觉效果，且能保留较多的图像边缘细节信息。

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