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如何计算未失真图像的分辨率？

计算未失真图像的分辨率是通过以下步骤进行的：

确定图像的失真类型：首先需要确定图像的失真类型，常见的失真类型包括压缩失真、模糊失真、噪声失真等。
选择合适的评估指标：根据图像失真类型的不同，选择合适的评估指标来衡量图像的质量。常用的评估指标包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）、均方根误差（RMSE）等。
采样原始图像：从原始图像中采样一部分作为参考图像，通常选择具有代表性的区域或者整个图像。
应用失真处理：根据图像失真类型的不同，对参考图像进行相应的失真处理，例如压缩、模糊、添加噪声等。
重建失真图像：使用失真处理后的参考图像进行重建，得到失真图像。
计算分辨率：通过对失真图像进行分析和处理，计算出失真图像的分辨率。常用的方法包括边缘检测、频域分析等。
评估图像质量：使用选择的评估指标对重建的失真图像进行质量评估，与原始图像进行比较，得到图像质量评分。
调整参数和重复步骤：根据评估结果，可以调整参数或者重复上述步骤，直到得到满意的结果。

需要注意的是，计算未失真图像的分辨率是一个复杂的问题，涉及到图像处理、信号处理等多个领域的知识。具体的方法和算法会根据具体的应用场景和需求而有所不同。

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遥感图像去雾文章解读

然后，重新定义传输，以防止颜色失真的恢复图像。该算法的主要优点是速度快，同时也能取得较好的效果。...2、Haze Detection and Removal in Remotely Sensed Multispectral Imagery提出了一种中高分辨率卫星光学多光谱图像中非均匀雾霾检测和去除的经验和自动方法...进一步发展了暗物减法来计算雾霾厚度图，允许对校准和未校准的卫星多光谱数据进行光谱一致的雾霾去除。具有统一和高度反射地表覆盖的罕见场景导致了该方法的局限性。...最后，利用本文提出的估计算法成功地去除了遥感图像中的雾霾。...它还保存了无雾图像的辐射测量信息。此外，还对能见度恢复相位进行了改进，以减少去雾图像的色彩失真。

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