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水下圖像往往質量較低且數量眾多，在許多應用中需要對其執行大規模的一致増強。在子集導引一致増強評估準則下，現有的子集選取方法在對原始圖像集進行抽樣時，所需候選子集的抽樣數據過多，且不具備對數據內容的自適應能力。為此，文中將候選子集進一步劃分為若干份抽樣子集，按照不放回抽樣策略進行抽樣，并根據一致増強評估準則得到某一待檢增強算法對逐份抽樣子集的一致性増強度，利用一定置信水平條件下的學生τ分布，自適應地選定子集比例，并預估該增強算法對原始圖像集的一致性増強度。實驗結釆表明，相比現有的子集選取方法，所提方法在各種情況下均能減少原始圖像集的抽樣數據，同時正確判斷岀毎種増強算法的一致性能。所提方法在保持評估誤差相當的條件下，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引一致增強評估的復雜度。
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