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水下圖像往往質(zhì)量較低且數(shù)量眾多，在許多應(yīng)用中需要對(duì)其執(zhí)行大規(guī)模的一致増強(qiáng)。在子集導(dǎo)引一致増強(qiáng)評(píng)估準(zhǔn)則下，現(xiàn)有的子集選取方法在對(duì)原始圖像集進(jìn)行抽樣時(shí)，所需候選子集的抽樣數(shù)據(jù)過多，且不具備對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容的自適應(yīng)能力。為此，文中將候選子集進(jìn)一步劃分為若干份抽樣子集，按照不放回抽樣策略進(jìn)行抽樣，并根據(jù)一致増強(qiáng)評(píng)估準(zhǔn)則得到某一待檢增強(qiáng)算法對(duì)逐份抽樣子集的一致性増強(qiáng)度，利用一定置信水平條件下的學(xué)生τ分布，自適應(yīng)地選定子集比例，并預(yù)估該增強(qiáng)算法對(duì)原始圖像集的一致性増強(qiáng)度。實(shí)驗(yàn)結(jié)釆表明，相比現(xiàn)有的子集選取方法，所提方法在各種情況下均能減少原始圖像集的抽樣數(shù)據(jù)，同時(shí)正確判斷岀毎種増強(qiáng)算法的一致性能。所提方法在保持評(píng)估誤差相當(dāng)?shù)臈l件下，相比子集固定比例方法可減少2%~14%的子集比例，相比逐級(jí)遞增的方法可減少3%~9%的子集比例，從而魯棒地降低了子集導(dǎo)引一致增強(qiáng)評(píng)估的復(fù)雜度。
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