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1. 基于运动平滑约束项的快速误匹配剔除算法

李为, 李为相, 张璠, 揭伟

计算机应用 2018, 38 (9): 2678-2682. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030621

摘要（751）

PDF （1019KB）（411）

针对图像拼接时用随机抽样一致性（RANSAC）算法迭代计算过程中计算量大、匹配正确率低的问题，提出了一种基于运动平滑约束项的误匹配剔除算法。首先采用快速旋转不变特征（ORB）算法提取特征点，基于汉明距离实现特征点初匹配；其次，基于运动平滑约束项统计邻域支持估计量实现误匹配粗剔除；然后，进一步采用空间几何约束关系实现误匹配精剔除；最后，利用分组排序采样求解模型参数，采用加权平均实现图像融合。实验结果表明，该算法的误匹配剔除率相比缩小抽样点总量算法提升了75.6%，相比自适应阈值算法提升了24%，此方法能有效剔除误匹配，实现图像精确拼接。

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2. 基于天空分割的单幅图像去雾算法

毛祥宇, 李为相, 丁雪梅

计算机应用 2017, 37 (10): 2916-2920. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2916

摘要（1114）

PDF （829KB）（858）

针对暗通道先验算法在天空区域失效和复原图像色彩变暗的问题，提出一种基于天空分割的图像去雾算法。首先，采用基于边缘检测的分割算法将原始图像区分为天空区域和非天空区域；其次，在暗通道先验算法的基础上，改进对大气光和透射率的估计方法，进而对非天空区域采用改进的暗通道先验算法去雾；最后，利用基于成本函数的对比度增强去雾算法处理天空区域。实验结果表明，去雾后图像在方差、平均梯度、信息熵等指标上相对于暗通道先验算法均有较大提升，所提算法在保持较高运行效率的同时，能有效避免天空区域的Halo效应，还原真实的景物色彩。

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3. 基于区间灰数的MAS任务分配模型及VIKOR方法

李为相李帮义

计算机应用 2009, 29 (08): 2272-2275.

摘要（1612）

PDF （570KB）（1198）

在引入区间灰数范数的基础上，建立了基于区间灰数的多属性多Agent系统（MAS）任务分配模型，提出了基于区间灰数的扩展VIKOR方法及多属性MAS最优任务分配原理，并对该任务分配算法进行有效的实证分析。实证分析说明，这种方法是非常有效且能够做出比较合理的任务分配决策。