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1. 基于多特征融合的多尺度生成对抗网络图像修复算法

陈刚, 廖永为, 杨振国, 刘文印

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (2): 536-544. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022010015

摘要（413）

HTML （19）

PDF （4735KB）（158）

针对多尺度生成式对抗网络图像修复算法（MGANII）在修复图像过程中训练不稳定、修复图像的结构一致性差以及细节和纹理不足等问题，提出了一种基于多特征融合的多尺度生成对抗网络的图像修复算法。首先，针对结构一致性差以及细节和纹理不足的问题，在传统的生成器中引入多特征融合模块（MFFM），并且引入了一个基于感知的特征重构损失函数来提高扩张卷积网络的特征提取能力，从而改善修复图像的细节性和纹理特征；然后，在局部判别器中引入了一个基于感知的特征匹配损失函数来提升判别器的鉴别能力，从而增强了修复图像的结构一致性；最后，在对抗损失函数中引入风险惩罚项来满足利普希茨连续条件，使得网络在训练过程中能快速稳定地收敛。在CelebA数据集上，所提的多特征融合的图像修复算法与MANGII相比能快速收敛，同时所提算法所修复图像的峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）比基线算法所修复图像分别提高了0.45%~8.67%和0.88%~8.06%，而Frechet Inception距离得分（FID）比基线算法所修复图像降低了36.01%~46.97%。实验结果表明，所提算法的修复性能优于基线算法。

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2. 多约束集群目标下武器-目标分配问题

张凯, 周德云, 杨振, 潘潜

计算机应用 2020, 40 (3): 902-911. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071274

摘要（392）

PDF （2035KB）（381）

面对未来作战中高密度、多方位的集群智能体，传统点对点饱和攻击已不是最佳策略，可通过选择合适的武器类型和作用点实现火力覆盖，达到武器数量小于目标数量的最大杀伤效果。综合考虑安全目标、毁伤门限、偏好指派等作战需求，首先，建立了多约束多目标武器-目标分配（CMWTA）数学模型；其次，设计了约束违反值的计算方法，并采用个体编码、检测修复和约束支配相结合的方式处理多约束；最后，设计了针对多目标武器-目标分配模型的收敛性度量指标，并基于多目标进化算法（MOEA）框架进行了仿真分析。其中在进化算法框架对比中，SPEA2下的Pareto集合容量主要分布于[21，25]区间内，NSGA-Ⅱ下的Pareto集合容量主要分布于[16，20]，而MOEA/D下的Pareto集合容量均小于16；在修复算法验证中，修复算法将三种进化算法框架的Convergence指标提升了20%以上，且可将Pareto解集中不可行解的比例保持在0%。实验结果表明，在求解CMWTA模型中，SPEA2算法框架在分布性和收敛性上优于NSGA-Ⅱ和MOEA/D算法框架，且所提修复算法有效地提高了进化算法对非支配可行解的求解效率。

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3. 一种全新的RGB色差度量公式

杨振亚王勇杨振东王成道

计算机应用

摘要（1580）

PDF （456KB）（1135）

从RGB颜色空间入手，在对现有的几种RGB色差度量公式分析对比的基础上，总结出RGB颜色色差的3个基本规律，提出颜色分量的重要程度这一概念。并根据颜色分量的重要程度用动态系数调整RGB颜色间的空间距离和矢量角度值，从而得到了一种全新的RGB颜色空间的色差度量公式。通过高复杂度图像的颜色量化实验证明该色差公式在颜色量化中的性能优于目前使用较为广泛的几种RGB色差度量公式。