《表1 不同云雾遮挡程度下的平均特征熵值及平均熵值差》

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《基于卷积神经网络的海面显著性目标检测》

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为了能够直观地理解约束函数对所提取特征的差异，因此引用信息论中的信息熵来度量特征信息[17]，熵越大表示图像受云雾特征影响越严重，所含特征越复杂。如表1所示，列出了测试集图像生成的特征在不同遮挡程度下，有无约束函数的平均特征信息熵值与遮挡程度为0时的平均特征熵值差，可以看出随着云雾遮挡程度的加深，无约束目标函数的特征熵值差变化较为明显，而有约束目标函数的特征熵值差虽然也存在变化，但与未加约束条件相比其变化趋势相对较小。说明约束项能够有效地从提取出的特征中，抑制云雾遮挡所带来的影响，因此通过有约束项的目标函数，可以为后续显著性区域的提取及判定提供较为准确的目标结果。