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1. 医用内窥镜图像的高光移除算法

池月, 李正平, 徐超, 冯博

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (4): 1278-1283. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022030478

摘要（278）

HTML （4）

PDF （2907KB）（123）

现有的内窥镜图像高光移除算法往往存在移除结构不合理、颜色失真等情况，而这会导致病灶识别算法和图像增强算法产生错误的结果。为了解决以上问题，在高光定位方面，提出了一种基于暗区域内生长和Scharr 滤波结合的相对高光定位方法；在高光填充方面，提出了一种改进的Crinminisi算法。首先，通过统计大量数据，限定搜索范围，从而提高填充效率；其次，改进优先权统计范围，以避免重复的无意义的计算；最后，针对不同区域的自适应模板，合理重建纹理。在选取不同人体组织的内窥镜图像数据集上进行实验，相较于基于双色反射模型的方法、自适应鲁棒主成分分析（RPCA）方法、基于热扩散的方法和原始Criminisi算法，所提算法的自然图像质量评估（NIQE）值均为最小；相较于RPCA方法、基于热扩散的方法和原始Crimnisi算法，所提算法的运行时间也均为最少。实验结果表明，所提算法不仅比其他算法具有更好的客观图像指标，而且相较于原始Criminisi算法在效率上有近百倍的提升。

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2. 基于累计工作量的在线大数据分析作业调度算法

李叶飞, 徐超, 许道强, 邹云峰, 张晓达, 钱柱中

计算机应用 2019, 39 (8): 2431-2437. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010073

摘要（390）

PDF （1056KB）（248）

针对Hadoop和Spark等大数据分析系统中无先验知识任务的高效执行问题，设计了基于累计工作量（CRW）的任务调度器CRWScheduler。该调度器根据CRW将任务在低权重队列与高权重队列间切换；在为作业分配资源时，同时考虑到作业所在的队列和其瞬时占用资源量，无需作业先验知识即显著提升系统性能。基于Apache Hadoop YARN实现了CRWScheduler原型，在28个节点的基准测试集群上的实验表明，与YARN的公平调度机制相比，作业流时间（JFT）平均降低21%，其中95百分位的作业流时间（JFT）最多降低了35%，并且在与任务级调度程序协作时可获得进一步的性能提升。

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3. 改进的卷积神经网络行人检测方法

徐超, 闫胜业

计算机应用 2017, 37 (6): 1708-1715. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.06.1708

摘要（598）

PDF （1327KB）（1155）

为了在行人检测任务中使卷积神经网络（CNN）选择出更优模型并获得定位更准确的检测框，提出一种改进的基于卷积神经网络的行人检测方法。改进主要涉及两个方面：如何决定CNN样本迭代学习次数和如何进行重合窗口的合并。首先，关于CNN样本迭代次序问题，在顺序迭代训练多个CNN分类模型的基础上，提出一种基于校验集正确率及其在迭代系列分类器中展现出的稳定性进行更优模型选择的策略，以使最终选择的分类器推广能力更优。其次，提出了一种不同于非极大值抑制（NMS）的多个精确定位回归框合并机制。精确定位回归框的获取以CNN检测过程输出的粗定位框作为输入。然后，对每个粗定位框应用CNN精确定位过程并获得对应的精确定位回归框。最后，对多个精确定位回归框进行合并，合并过程考虑了每个精确定位回归框的正确概率。更精确地说，最终的合并窗口是基于多个相关的精确定位回归框的概率加权求和方式获得。针对提出的两个改进，在国际上广泛使用的行人检测公共测试数据集ETH上进行了一系列实验。实验结果表明，所提的两个改进方法均能有效地提高系统的检测性能，在相同的测试条件下，融合两个改进的方法相比Fast R-CNN算法检测性能提升了5.06个百分点。

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4. 基于最低位有效算法和变化元素的矢量动画水印方案

王涛李复旦徐超陈艳

计算机应用 2014, 34 (5): 1304-1308. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1304

摘要（143）

PDF （803KB）（255）

提出一种充分利用矢量动画的矢量数据存储方式和时序特性的盲水印方案。首先，采用矢量动画相邻帧间变化元素的颜色值作为水印嵌入目标；然后，以最低位有效算法作为嵌入/提取算法，并将多组水印进行编码后嵌入到矢量动画中；最后，根据提取的多组水印进行相互验证、优化，得出准确的水印。理论分析与实验结果表明，所提算法易实现，具有良好的鲁棒性，能实现篡改提示效果，且能在载体播放时实时嵌入与提取水印。

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5. 基于查询集空间分布的聚合最近邻查询算法

徐超张东站郑艳红饶丽丽

计算机应用 2011, 31 (09): 2402-2404. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02402

摘要（1181）

PDF （627KB）（391）

聚合最近邻查询涉及到多个查询对象，因此比传统最近邻查询更复杂,而且其查询集空间分布特征暗含了查询集聚合最近邻的区域分布信息。充分考虑查询集分布特征，给出了利用分布特征指导聚合最近邻搜索的方法，并以此提出了一种新的聚合最近邻查询算法——AM算法。AM算法能动态地捕捉并利用查询集空间分布特征，使得对数据点的搜索按正确的次序进行，避免对不必要数据点的搜索。最后通过实验验证了AM算法的高效性。