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FSIM: a feature similarity index for image quality assessment
FSIM: a feature similarity index for image quality assessment
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新型MAAPO算法通过受生物启发的优化增强图像分割
研究人员开发了一种名为MAAPO的新型膜算法，该算法将人工原生质体优化器（APO）与膜计算框架相结合。该方法旨在增强复杂优化问题的种群多样性和搜索动态。增强的APO模型利用基于轮盘的适应度-距离平衡机制进行自适应参考点选择，从而改善了算法的探索-利用平衡。MAAPO在CEC2017测试套件上已证明其性能优于其他12种算法，并已成功应用于多阈值图像分割，在分割质量上优于现有方法。
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新指标将图像去雾与海上能见度联系起来，以提高导航安全性
研究人员开发了一种用于评估图像去雾技术的新指标，特别适用于海上监视。该指标旨在弥合图像恢复质量与实际能见度估计之间的差距，而这对于导航安全至关重要。所提出的框架使用模拟数据集和目标检测精度来量化去雾带来的能见度提升，提供了比传统图像质量指标更具可解释性的评估。