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基于物理模型的自适应快速单幅图像去雾方法被引量：2: 2014年; 为提高雾天条件下降质图像的清晰度和色彩保真度,提出一种基于物理模型的自适应快速去雾方法。该方法求取暗原色的窗口选择为最小,并根据暗原色粗估计透过率,采用改进的增加补偿函数的双边滤波做优化,且对双边滤波中敏感的参数作自适应估计,最后通过物理模型恢复图像。实验结果表明,对于单幅图像在确保去雾效果的前提下,降低了算法的复杂度,且没有光晕效应。; 范九伦杜超王殿伟伍世虔李大湘; 关键词：图像去雾自适应双边滤波

基于PHP的在线跨站脚本检测工具: 2015年; 跨站脚本是一类基于网站应用程序的安全漏洞攻击,将研究和解决快速化的自动化检测。为了有效地防止跨站脚本被滥用,决定创建一种基于Web的跨站脚本检测方式,以发现Web站点中潜在的跨站风险。完成主要的6大模块有:登陆模块、检测模块、扫描模块、输出模块、报表模块、日志模块。核心代码模块是检测和扫描部分,他们相互配合构造跨站参数并抓取反馈信息,其他模块配合核心代码起到辅助作用。选择PHP进行构造是一大亮点,PHP是一种Web程序语言,能够快速地解析前端DOM内容,在脚本语言中速度仅次于Python。用Web方式构造和检测本就属于Web攻击的跨站脚本,将更加快捷、高效。; 王佩牛晨丁立彤; 关键词：跨站脚本 WEB PHP 安全检测

基于核典型相关分析的图像放大算法被引量：2: 2015年; 为了更有效地映射高、低分辨率图像到变换域,提高图像的分辨率,给出一种基于核典型相关分析的单幅图像超分辨率放大算法。首先将训练高、低分辨率图像块矩阵映射到变换域上,利用核典型相关分析得到最优的变换域基向量,然后在该变换域上重建测试低分辨率图像,再转换到原空间上得到初始放大结果,最后利用迭代反投影算法进一步提高图像的质量。实验结果表明,新算法可提高图像的分辨率,并能重建出图像较多的细节,人工痕迹少。; 范九伦王彦梓徐健武晓敏; 关键词：图像超分辨率核典型相关分析变换域相关度

结合非局部信息截集核可能性聚类的图像分割算法: 2020年; 核可能性C-均值(KPCM)聚类算法将核方法引入可能性聚类中,使其对超球体、含噪声和奇异点的数据能进行有效聚类,但存在可能性聚类的中心重合问题。因此,将β-截集引入KPCM聚类算法中,通过产生聚类核修改部分样本数据的典型值,以改善类间关系。同时,提出了一种基于截集门限的核可能性C-均值(C-KPCM)聚类算法,克服了KPCM聚类算法一致性聚类的缺陷。结合图像的非局部空间信息,利用自适应中值滤波算法可自适应调节滤波半径的特性,产生新的模糊因子,并将其加入C-KPCM聚类算法的目标函数中,提出了基于非局部空间信息的核可能性C-均值聚类算法,增加了强噪声干扰下聚类算法的鲁棒性,仿真结果验证了本算法有效性。; 范九伦闫阳于海燕梁丹高梦飞; 关键词：核空间

K均值聚类和支持向量数据描述的图像超分辨率算法被引量：6: 2016年; 目的为了提高图像超分辨率算法对数据奇异点的鲁棒性,提出一种采用K均值聚类和支持向量数据描述的图像超分辨率重建算法(Kmeans-SVDD)。方法训练过程:首先用K均值聚类算法将训练图像的近似子带划分为若干类,然后用支持向量数据描述去除每类数据的奇异点,最后在小波域内用主成分分析训练近似子带和细节子带字典。测试过程:根据同一场景高低分辨率图像近似子带相似这一现象,首先将待重建低分辨率测试图像的近似子带作为相应高分辨率测试图像的近似子带,然后由训练得到的字典恢复出高分辨率测试图像的细节子带,最后通过逆小波变换得到高分辨率测试图像。结果相比于当前双三次插值、Zeyde、ANR与Kmeans-PCA算法,Kmeans-SVDD算法重建的高分辨率测试图像的平均峰值信噪比依次提高了1.82 dB、0.37 dB、0.30 dB、0.15 dB。结论通过大量实验发现,在字典训练之前加入SVDD过程可以去除离群点,提高字典质量。在小波域中将各频带分开重建,可避免低频图像中包含的不可靠高频信息对超分辨率结果的影响,从而恢复出可靠的高频信息。; 张小丹范九伦徐健史香烨; 关键词：字典学习 K均值聚类支持向量数据描述超分辨率重建

基于TOPSIS的网络系统危险指数的计算方法: 2017年; 基于网络系统的安全需求,针对树形网络拓扑结构,提出一种网络系统危险指数的计算方法。根据各节点存在的漏洞,用优劣解距离法(TOPSIS)可以得出各节点的危险指数,结合其在系统中所占的权重,计算出整个网络系统的危险指数,为安全事件的提前防御和后期补救工作提供参考。; 丁立彤范九伦刘意先; 关键词：TOPSIS 网络评估

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