电力系统中基于信息量损失最小的决策原理

作为电力信息学的基础理论之一 ,将电力系统的分析决策过程看成是一个广义的信息重建过程。针对电力系统中普遍的概率型信息 ,从传统的信息理论出发 ,建立了广义的信道模型 ,提出了基于信息量损失最小的决策原理 ,推导了信息量及信息损失量的计算方法。介绍了在能量管理系统(EMS)的网络拓扑错误辨识中的原理性应用实例 ,通过科学的量化 ,将网络拓扑错误辨识问题转变成新颖的优化决策模型的求解问题。研究表明 。

基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法

针对光在水中传输时受到水的吸收作用、悬浮颗粒散射作用而产生严重的衰减,导致水下光学图像对比度低、颜色失真的问题,提出一种基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法。根据水下光学成像模型,采用最小信息量损失原理估计透射率,结合导向滤波提高透射率的估计精度,通过逆求解水下成像模型得到清晰化的水下图像。利用直方图均衡化进一步提高图像对比度,使用白平衡方法修正颜色。实验结果表明,该方法能够有效去除由后向散射引起的模糊,提高图像对比度和清晰度,同时修正色彩不平衡。