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计算机仿真
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吴连伟

月刊

1006-9348

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010-68767186

100037

北京海淀阜成路14号

计算机仿真/Journal Computer SimulationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在促进我国仿真技术交流和发展，既总结过去、探索基础理论，又跟踪发展前沿，重点报导仿真应用成果。现已是中国科技论文核心期刊。于2003年被《中国科学文献计量评价研究中心》评为优秀期刊。同时被选入中国学术期刊（光盘版）文献检索系统、中国科学引文数据库、中国核心期刊数据库。现已成为仿真技术领域中优秀期刊。
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    蚁群算法下焊接机器人焊缝表面图像裂纹检测

    刘宇赵辉
    215-219页
    查看更多>>摘要：焊接机器人在焊接时，由于电流过大、焊接速度过快等因素，导致焊接过热，从而产生裂纹。焊缝表面裂纹会导致焊接部位的强度大幅降低，严重影响设备的正常工作和使用寿命。为了精准检测出焊接机器人焊缝表面裂纹，提出一种基于蚁群算法的焊接机器人焊缝表面裂纹检测方法。采用小波和双边滤波相结合的方法，对焊接机器人焊缝表面图像去噪。根据去噪后的图像，采用蚁群算法结合模糊C-均值聚类算法，通过蚁群算法从去噪后的图像中获取初始聚类个数和聚类中心，将其作为模糊聚类的初始参数，同时对焊接机器人焊缝表面展开分割，提取焊缝表面裂纹特征，实现焊接机器人焊缝表面裂纹检测。实验结果表明，所提方法可以准确检测焊缝表面裂纹，且检测600 张焊缝表面裂纹图像用时低于60s。

    蚁群算法焊接机器人焊缝表面裂纹模糊聚类

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    基于深度卷积网络的超宽带频谱信号识别

    陆海锋梁卓明
    220-224页
    查看更多>>摘要：由于超宽带信号频谱不规则，且信号强度低，容易受到其它信号干扰，对超宽带频谱信号的识别带来了严重的干扰。为了精准识别超宽带频谱信号，提出一种基于深度卷积网络的超宽带频谱信号识别方法。通过形态学滤波对原始超宽带频谱信号滤波处理，获取噪声频谱;采用经典阈值识别干扰频率阈值，删除噪声频谱，重构超宽带频谱信号。对超宽带频谱数据展开多帧叠加，提取其中的弱信号特征，将叠加处理的频谱图像输入到深度卷积网络中展开超宽带频谱信号识别。实验结果表明，所提方法的归一化均方差小，且频谱信号识别率在 90%以上。

    深度卷积网络超宽带频谱信号识别

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    基于AHP的多特征融合图像质量评价算法

    沈凡凡刘海鹏徐超陈勇...
    225-232页
    查看更多>>摘要：针对图像质量评价算法通用性不高的问题，在提取参考图像与失真图像的多种底层特征的基础上，计算各个特征在原图和失真图之间的相似度，结合AHP(Analytic Hierarchy Process)模型提出多特征融合的图像质量评价算法(Multi Feature Image Quality Assessment，MFIQA)。针对参考图像与失真图像分别提取图像特征并计算颜色、主体形状、局部特征和纹理细节相似度，根据图像类型和应用场景的不同，通过AHP建立对应的权重分配模型，将相似度数值归一化后代入模型中，最终得到量化的质量分数。在TID2008 数据集上，该算法在KROCC上的表现相较于PSNR获得了7。3%的提升，相较于SSIM获得了 3。5%的提升;在TID2013 数据集上，该算法在RMSE上的表现相较于SSIM获得了17。9%的提升，相较于PSNR获得了5。4%的提升。在TID2008 和TID2013 数据集上的实验表明，文中算法的主客观一致性表现较好。

    图像质量评价特征提取多特征融合全参考视觉感知特性

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    非均衡负载边缘计算资源调度策略优化方法

    宋苗章鹏李发陵
    233-238页
    查看更多>>摘要：目前常见的云边协同计算架构中容易因为负载分布不均出现任务时延难以满足需求、云平台资源调度动作频繁执行及网络与计算资源利用率低等问题。针对非均衡特征计算负载的特点和需求场景，提出一种应用趋势移动平均算法及整合LSTM网络的深度强化学习云边协同计算卸载方法MA-LSTM-DQN。通过仿真环境下使用运营商边缘计算负载模拟实验测试结果表明，所提出的方法在非均衡负载应用场景下较基准比较方法平均计算请求处理时延缩短 17%，平台资源调度切换动作频次下降40%左右，综合性能指标有明显提升。

    移动边缘计算资源调度强化学习马尔科夫决策过程计算卸载

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    层次化的文物碎片点云模型匹配方法

    汤慧赵夫群耿国华
    239-243页
    查看更多>>摘要：碎片匹配是文物虚拟复原的关键步骤之一，匹配精度将直接影响到文物虚拟复原的结果。针对文物碎片点云数据模型具有数据量大、分辨率差异大等特点，提出一种层次化的碎片匹配方法。首先，采用GH-LS3D(least-squares 3D)算法对文物碎片进行粗匹配，通过使用非线性Gauss-Helmert模型来确定待匹配碎片的刚体变换参数;然后，采用一种基于尺度因子和模拟退火因子的改进ICP(iterative closest point)算法，实现碎片精确匹配;最后，采用兵马俑碎片点云来验证该匹配方法。实验结果表明，上述层次化的碎片匹配方法的匹配精度和匹配速度比已有算法至少可以分别提高约 10%和 15%，是一种有效的文物碎片匹配方法。

    文物复原碎片匹配模拟退火尺度因子迭代最近点

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    基于全局与局部信息融合的视网膜血管分割

    王倩辛月兰
    244-250页
    查看更多>>摘要：针对视网膜血管分割方法中U-Net网络捕获全局上下文信息效率不高的问题，提出了一种融合全局信息和局部信息的方法，即在提取特征的同时提取局部细节特征和全局上下文特征，并将二者有效融合。首先，在U-Net网络编码器部分添加一个与原卷积层并行的金字塔视觉Transformer分支，用于提取全局上下文信息;其次，在编码器底部引入了BiFusion模块，将U-Net网络卷积层提取到的局部信息与Transformer分支提取到的全局信息进行有效融合，以获取到更加完整的特征信息。在FIVES与OCTA-500 数据集上的实验结果表明，上述网络的DICE系数分别达到了 90。09%和 83。28%，并且视网膜分割效果也了明显提高。

    全局信息局部信息网络分支视网膜血管分割

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    改进Unet与ConvCRF的HRRSI建筑物提取方法

    邢云飞李昊郝戍峰武琴琴...
    251-257,295页
    查看更多>>摘要：针对高分遥感影像中场景复杂导致建筑物边缘分割较差的问题，提出一种改进Unet与ConvCRF相结合的建筑物提取方法。通过residual-block残差卷积结构替换Unet网络当中的普通卷积运算，并在Unet低感受野编码与解码阶段引入了CBAM(Convolution Block Attention Module)卷积注意力模块，以提高模型对于建筑物边缘的提取精度。同时衔接ConvCRF模块进行分离模型训练，以减少分割结果边缘锯齿的产生，消除噪声，拟合建筑物真实轮廓。实验结果表明，改进Unet神经网络在分割效果及精度上优于经典的语义分割算法;ConvCRF分离式模型能够有效消除噪点并减少边缘锯齿的产生。

    建筑物遥感影像深度学习条件随机场

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    改进GoogLeNet的自然场景图像多标记分类仿真

    徐岸峰黄学彬王波
    258-261,392页
    查看更多>>摘要：为了提升自然场景图像多标记分类结果的准确性，提出一种改进GoogLeNet的自然场景图像多标记分类方法。通过自适应引导滤波算法中的加权最小二乘滤波器建立引导图像，修改已有的引导滤波，加入梯度值偏移量展开像素值自适应，突出自然场景图像的边缘部分，实现自然场景图像细节增强。根据自然场景图像的特点，建立自然场景图像多标记类别库，改进GoogLeNet网络结构，将全部图像输入到不同GoogLeNet模型内，最终实现自然场景图像多标记分类。实验测试结果表明，采用所提方法可以有效提升自然场景图像多标记分类结果的准确性和分类效率。

    自然场景图像多标记分类图像增强

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    基于印刷体监督的手写维文识别方法

    闫林王磊艾孜麦提·艾尼瓦尔杨雅婷...
    262-268页
    查看更多>>摘要：手写维吾尔文字图像数据集匮乏及手写文本难于分割识别问题，提出了一种基于印刷体监督的手写维文识别模型。模型将文字和印刷体文字图片同时作为标签，在训练时将两种文字图像并行输入到CNN中提取特征，而后将特征分别输入至识别分支进行识别任务、输入至匹配分支进行图片匹配任务，预测时将特征输入到BiLSTM编码器中得到序列特征，最后通过CTC得到识别结果。所提方法可生成充裕有效的手写文字图像，且在真实手写维文测试集上相较于基准模型CER降低5。03%，在IAM上也证明了模型迁移性。实验结果表明，提出的方法能够有效缓解手写维文文字图像数据集匮乏问题，模型能充分挖掘印刷体文字图像的特征作为手写体文字识别的监督信息来提高识别效果。

    手写维文识别图片匹配卷积神经网络长短期记忆网络连接时序分类免分割

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    基于特征融合与局部异常的图像篡改检测

    张虹陈赵乐董方敏孙水发...
    269-277页
    查看更多>>摘要：数字图像处理技术的不断发展使得图像篡改检测任务越来越具有挑战性。图像篡改检测方法往往需对整个图像进行无差异检测，极大程度地增加了模型学习的复杂度;此外不同的图像大小和采样、卷积、池化等操作也会丢失部分图像的空间信息和篡改特征。为尽量减少特征信息丢失，文中所提的模型通过对上采样和下采样的对应特征进行融合以及将噪声流和约束卷积流与模型的卷积特征进行融合，保存图像的低级语义信息;其次，基于分割模型构建了一个局部异常区域检测机制，重点关注图像异常区域，减少模型复杂度;最后利用注意力增强对篡改特征的关注，解决语义信息不明确的问题。提出的篡改检测方法在三个基准数据集上取得了最优性能，且与最新方法进行了对比试验，在CASIA数据集上F1 值提升了15。9%，NIST2016 数据集提升了4。5%，COVERAGE数据集提升了5。7%。

    图像篡改检测特征融合局部异常检测注意力增强约束卷积

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