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1. 基于人工欠曝光融合和白平衡技术的水下图像增强算法

陶冶, 许文海, 徐鲁强, 郭富城, 蒲海波, 陈广同

《计算机应用》唯一官方网站 2021, 41 (12): 3672-3679. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010065

摘要（311）

HTML （8）

PDF （2675KB）（170）

获得清晰准确的水下图像是人类探索水下世界的重要前置条件。然而与平常图像相比，水下图像往往具有对比度低、细节保留不足及颜色失真等问题，这导致其视觉效果不佳。针对上述问题，提出了基于人工欠曝光融合和白平衡技术（AUF+WB）的水下图像增强算法。首先，利用调节伽马值的方式对原始水下图像进行操作，从而生成5幅相应的欠曝光图像；然后，以对比度、饱和度及良好曝光度作为融合权重，并结合多尺度融合来生成融合图像；最后，将各类颜色通道补偿后的图像分别结合灰色世界假设白平衡生成相应的白平衡图像，再利用水下彩色图像质量评价指标（UCIQE）及水下图像质量评价标准（UIQM）对得到的白平衡图像进行评价。通过选取不同类型的水下图像作为实验样本，将AUF+WB算法与现存先进的水下图像去雾算法进行比较，结果表明AUF+WB算法在图像质量定性、定量两方面分析中和对比算法相比均有更好的表现。所提出的AUF+WB算法可矫正水下图像的颜色失真，并增强其对比度、恢复其细节，有效提升了水下图像的视觉质量。

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2. 脑电注意水平的特征识别

徐鲁强刘静霞肖光灿金炜东

计算机应用 2012, 32 (11): 3268-3270. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03268

摘要（1098）

PDF （535KB）（712）

为了提高从单通道脑电信号中注意水平的识别精度，在近似熵基础上提出改进的模糊熵计算方法，用于计算脑电注意力水平值。以12例受试者脑电监测数据作为样本,提取脑电数据模糊熵特征值，采用支持向量机进行识别，并与其他方法进行比较，基于模糊熵的特征提取方法平均准确率达76.3%。实验结果表明，该模糊熵方法能有效地表征脑电注意力集中程度的复杂度。

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3. 河流形状类型的自动图像解译分类

徐鲁强刘静霞史云宾秦军

计算机应用 2010, 30 (11): 2995-2997.

摘要（1534）

PDF （496KB）（935）

针对河流遥感图像形状类型人工图像解译效率低,提出了河流图像自动识别分类方法。利用敏感因子组合条件,采用多波段组合法和区域生长分裂合并等方法提取河流并应用数学形态学方法进行处理;对得到河流图像确定类型分类特征,并给出了特征向量计算方法;河流类型特征向量散布程度大、类内聚集性较差,在支持向量机的基础上引入模糊隶属度函数,通过模糊隶属度反映样本的贡献属性,减弱噪声或野值样本对分类的影响。实验结果显示,采用模糊支持向量机有效地提高了识别准确度。