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1.
2.
针对低照度全景图像存在的对比度低、视觉效果差等问题,提出了一种基于模拟多曝光融合的低照度全景图像增强算法。首先,将原图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,以图像信息熵作为度量估计最佳曝光率,采用亮度映射函数对V分量进行增强处理,再将其转回RGB颜色空间得到过曝光图像;接着,以低照度图像和过曝光图像为输入,采用曝光插值法合成中等曝光图像;然后,采用多尺度融合策略将低照度图像、中等曝光图像和过曝光图像进行融合,得到融合后的图像;最后,通过多尺度细节增强算法对融合后的图像进行细节增强,得到最终的增强图像。通过与NPE,LIME,SRIE,Li,Ying,RtinexNet算法相比,在不同场景的全景图像上,亮度顺序误差(LOE)最小为322,自然图像质量评估器(NIQE)最小为2.32,无参考空间域图像质量评估器最小为5.71,结构相似度(SSIM)最高达到0.82,综合性能优于其他对比算法。实验结果表明,本文算法能够有效地提升低照度全景图像的质量。  相似文献   
3.
针对传统大数据特征加密方法中大数据精度较差、加密耗时较长的问题,提出基于信息熵抑制的大数据特征隐匿性加密方法。分析信息熵抑制相关理论,采用信息熵映射函数对大数据分类,将信息熵抑制过程转化为计算2个文件相似性的过程,并根据余弦相似度公式以及Hamming距离值计算数据相似度,完成数据消冗。在完成数据消冗的基础上,分析分组密码方法和ECC加密方法,结合两种方法得到大数据特征隐匿性加密处理计算公式,实现基于信息熵抑制的大数据特征隐匿性加密。实验研究结果表明,所提方法能够有效去除冗余数据,提升大数据精度,加快数据加密的处理速度,高效完成大数据加密过程。  相似文献   
4.
5.
随着网络科技的不断进步,传统的软件攻击面威胁评估方法,在面对层出不穷的软件攻击方式时对攻击面威胁的评估与处理分离,因此威胁评估效率低,无法实现对软件攻击面威胁的精准评估.针对这一问题,进行基于信息熵的软件攻击面威胁评估方法研究.通过确定软件攻击面的威胁评估指标,建立软件攻击面二级威胁指标赋值矩阵,基于信息熵计算软件攻击面威胁权值,评估软件攻击面威胁.通过对比实验证明基于信息熵的软件攻击面威胁评估方法可以提高软件攻击面威胁评估的威胁评估效率.  相似文献   
6.
现有配电网评价体系多适用于传统电网或偏重于评价电网技术性能,不适用于单体项目。一流配电网是我国电力企业的发展目标。根据配网项目的全寿命周期,在规划、设计、建设、运行等方面精选指标构建指标层,从实施过程、电网性能、环境与社会影响、投资效益四个维度构建适用于配电网年度整体评价与单体项目评价的子体系。采用专家法与信息熵法相结合设置权重,年度投资整体评价采用宏观性指标,单体项目采用微观指标,借鉴国际先进配电网指标,建立指标隶属度函数。该体系成功应用于江苏南部某城市配电网年度投资评价。  相似文献   
7.
何桥  许金 《中州煤炭》2020,(1):56-59
以煤矿安全隐患排查治理风险为研究对象,分析隐患排查闭环管理全过程,并基于此建立了隐患排查治理能力纵向评估指标体系,融合熵值法和集对分析理论,建立了煤矿安全隐患排查治理风险纵向评估模型,为企业更好地了解自身隐患排查治理能力及变化发展趋势提供参考,最后进行了实例分析。  相似文献   
8.
针对信息安全等级保护系统定级时存在大量人为主观性的问题,提出了运用灰色模糊理论与信息熵相结合来辅助确定信息系统安全保护等级的方法.首先,构造关于定级指标的灰色样本矩阵,采用灰色模糊理论确定灰色评价矩阵;然后,通过信息熵确定指标权重,计算得到客体被侵害程度;最后,依据传统定级方法(矩阵法)确定系统安全等级.以一个企业信息系统的子系统为例,使用该方法得到子系统客体被侵害程度为2.379,并最终确定该信息系统的安全保护等级为三级.实例结果表明:该定级方法采用定量与定性结合的方式能够有效确定信息系统安全保护等级,使得定级更为客观,是对传统方法的有效补充.  相似文献   
9.
在网络入侵检测中,由于原始数据特征维度高和冗余特征多,导致入侵检测系统的存储负担增加,检测分类器性能降低。针对该问题本文提出了一种基于信息论模型的入侵检测特征提取方法。它以具有最大信息增益的特征为搜索起点,利用搜索策略和评估函数迭代调整数据集分类标记、已选取特征子集和候选特征三者之间的相关度,最后通过终止条件确定选取特征子集。以入侵检测样本数据集为实验数据,将该方法选取的特征向量运用到支持向量机分类算法中,在特征维度大幅度降低的情况下,检测精度变化很小。实验结果证明了本方法的有效性。  相似文献   
10.
机械设备的运行可靠度反映的是机械设备在预期服役环境中正常工作的能力,传统的机械设备运行可靠度评估方法通常是建立在大量历史样本信息的基础上,然而针对没有历史样本信息的机械设备,传统方法难以对机械设备的实际运行状态进行准确评估,也很难对其未来的性能退化趋势进行有效预测。为此,提出通过构建归一化EEMD信息熵与组合核函数相关向量机对机械设备的运行状态进行评估和预测。首先采集机械设备运行过程中的振动信号,采用经验模式分解方法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对振动信号进行分解,获得多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,并分别计算其相对能量和归一化EEMD信息熵,构造表征机械设备运行状态的特征指标。随后,构建组合核相关向量机对机械设备的运行状态指标量样本进行学习,并采用粒子群算法对组合核相关向量机中的权值参数和核函数参数进行优化,建立反映机械设备运行状态的可靠度预测模型。最后,将所构造的运行状态特征指标输入给相关向量机进行可靠度的性能退化预测。滚动轴承运行状态评估及预测的结果表明,所提出的机械设备运行状态评价方法能够充分提取反映滚动轴承运行状态的特征信息,运行可靠度预测方法也充分考虑了滚动轴承性能退化状态的历史规律性,相对于单一核函数相关向量机智能预测模型,组合核相关向量机提高了滚动轴承运行状态的预测精度和鲁棒性,为机械设备的运行状态评估和性能退化趋势预测的工程应用提供了一种新的方法。  相似文献   
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