為了驗證本文提出的算法的有效性，對其進行仿真實驗，首先進行去霧效果的對比，標準二氯丙烷算法與本文提出的改進算法的去霧效果如下所示。
    從上述結果中可以看出，改進算法在很大程度上改善了預估透射率圖中的塊現象以及復原圖圖像中的光暈現象。
    然后對標準二氯丙烷算法和本文提出的改進算法進行執行時間和復原圖像對應的客觀評價指標進行仿真測試，結果如表1所示。通過表1的數據結果，可以知道本文提出的改進二氯丙烷算法運算時間較短，且改進二氯丙烷算法運算結果的MSE較原算法小，且PSNR也相對較小，說明本文提出的改進二氯丙烷算法去霧后的失真率較低。
    就結構相似性而言，由二氯丙烷算法重建的圖像的SSIM值相對較低，主要是由于透射率估計中的誤差。因為估計的誤差使得去霧后的圖像具有光暈效果，從而使得對比度降低。
    以視頻監控為例，在霧天情況下，一方面能見度大大降低，對人眼主觀上的監測帶來很大影響，另一方面圖像退化嚴重，對一些視頻監控算法，例如行為檢測的算法，會造成準確度下降甚至失效。本文針對二氯丙烷算法的透射率估計精度不高、圖像去霧效果不佳的問題，提出了一種基于透射率容差參數修正的圖像去霧改進二氯丙烷算法，仿真實驗結果表明，本文提出的改進算法具有較快的運行時間，且降低了原算法的圖像失真和去霧效果。www.chnlcjt.com