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1. 基于爆炸冲击波模型的粒子群优化算法

闫涛古乐野阮波

计算机应用 2014, 34 (7): 2085-2089. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.07.2085

摘要（149）

PDF （632KB）（363）

针对基本粒子群优化(PSO)算法在解决复杂多峰问题时易于陷入局部最优解的问题，提出一种基于爆炸冲击波模型的PSO算法(简称BW-PSO算法)。该算法通过加入种群多样性监督条件，使得当种群数量缩小至给定阈值时，触发粒子冲击波过程：最优粒子与次优粒子进行交叉变异，处于爆炸半径内的粒子受到牵引力，加速收敛至当前极值；处于爆炸半径外的粒子受到冲击力向外扩散，增加了找到全局最优值的可能性。BW-PSO算法不仅能够通过最优粒子变异操作提升当前解的精度，而且通过粒子冲击波过程，增加了种群多样性，提升了粒子对全局空间开发的能力。实验结果表明，基于爆炸冲击波模型的PSO算法在求解多峰问题表现优于变异PSO算法与带电PSO算法。

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2. 低对比度下水印图像缺陷检测

李全文阮波徐可佳于勇肖劲飞

计算机应用 2010, 30 (11): 2983-2985.

摘要（1482）

PDF （611KB）（1063）

在主成分分析(PCA)及核主成分分析(KPCA)进行特征提取基本原理的基础上,提出了一种改进的提取非线性的图像特征来重建图像方法,应用于嵌入式防伪水印图案缺陷的检测。该方法使得图像协方差矩阵维数大幅下降,且有效地保留了嵌入式防伪水印图案的信息,通过比较检测出图像的缺陷。实验结果表明,该方法对输入数据实现了有效的降维,缩短了计算时间,提高了检测效果和精确度。KPCA算法相比原有的PCA算法具有更高的性能指标,适用范围更广。

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3. 基于非局部算法的序列图像超分辨率重构

吴晓明陈斌阮波孙晓刚

计算机应用

摘要（1519）

PDF （460KB）（983）

提出了一种基于非局部算法的多帧图像超分辨率重构算法，该方法无需进行图像校正。为克服传统图像复原算法基于图像局部点领域的影响，指出可以使用非局部去噪模型的优越边缘保持性和去噪性来重构高分辨率图像。实验证明,该算法在低信噪比情况下，可以取得较好结果，有效解决了低信噪比条件下图像复原的一个难点。

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4. 基于支持向量机的纸张缺陷图像分类识别

袁浩付忠良程建阮波

计算机应用

摘要（1976）

PDF （582KB）（1088）

根据支持向量机（SVM）在小样本、高维模式分类中具有的优良分类性能，提出将支持向量机应用于实际的纸张缺陷分类。针对三种现场易出现的缺陷，通过对缺陷图像进行预处理、特征选择，再利用SVM进行分类，利用交叉验证进行参数和模型选取，取得了较好的分类效果，为纸张缺陷的分类指出一种可行的方法。

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5. 照度不均匀图像的快速自适应灰度修正

杨杰，付忠良，阮波

计算机应用 2005, 25 (03): 598-600. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0598

摘要（1153）

PDF （215KB）（1402）

针对实际应用中近距离成像产生的图像照度不均匀现象,从成像的光照模型出发,提出了一种具有自适应性的灰度修正方法,并与已有的灰度修正方法进行了对比分析。实验表明,该方法快速有效,并特别适用于基于高速图像处理的机器视觉系统。

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