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计算机仿真
计算机仿真

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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    融合暗通道与Retinex算法的水下图像复原研究

    李玉鑫梁天全于会山侯秀月...
    162-167,172页
    查看更多>>摘要：针对水下图像存在细节模糊和色彩失真等问题，基于水下光学成像模型，提出了一种融合暗通道先验和Retinex的方法。首先为避免场景中亮白区域影响，提出一种基于四叉树分解方法改进对背景光的估计，进一步分通道对透射率进行估计，引入自适应容差补偿机制，根据图像区域的明亮程度自适应修正透射率，并利用改进的导向滤波细化透射率，消除了图像块效应，利用优化的暗通道先验算法对图像进行清晰化处理得到复原图像;其次用Retinex算法提高水下图像对比度以及校正颜色畸变;然后依据复原图像与Retinex算法增强图像的特点进行像素级融合，最终得到复原后的水下图像。为定量评价复原算法，选取了信息熵、平均梯度和UIQM定量化评价因子。实验结果表明，所提算法在主观及客观评价方面均优于对比算法，为后续水下目标探测提供了研究基础。

    图像处理水下图像复原背景光估计图像融合暗通道先验

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    基于眼动跟踪的视频视觉感兴趣区域提取仿真

    刘纬赵继平邓敦杰
    168-172页
    查看更多>>摘要：海量视频中具有显著特征的区域为感兴趣区域。由于视频图像中普遍存在较多单目标特征，轮廓边缘关联性较强，干扰视觉区域的提取。于是提出基于眼动跟踪的视频视觉感兴趣区域提取方法。提前转换原始视频颜色空间，降低色彩影响程度，检测原始视频边缘，利用形态学闭运算填补视频边缘断裂位置并去噪，通过旋转校正处理得到简单完整的视频图像，利用眼动跟踪处理技术提取纹理特征以及亮度显著图，实现视频视觉感兴趣区域提取。实验结果表明，研究方法能够精准提取出视频视觉感兴趣区域，峰值信噪比最高可达1。5dB，验证了该方法的应用精度和图像质量增益均较高。

    眼动跟踪边缘检测感兴趣区域形态学闭运算特征提取

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    基于多混沌映射算法的图像可逆化加密仿真

    牛群峰毛佳琳王莉
    173-176,199页
    查看更多>>摘要：原图像经过对矩阵元素随机打乱可得到加密图像，加密后的图像可以有效防止已知攻击。可逆映射可以高效地实现像素置乱，但由于离散混沌序列的初始条件较为敏感，因此像素扩散置乱难度较大。为此提出基于多混沌映射算法的图像可逆化加密方法，在图像加密过程中，采用扩散置乱和Arnold变换置乱图像，通过Logistic映射系统和Chen系统生成离散混沌序列，置乱后图像中红、绿、蓝三基色分别执行异或运算，从而输出加密图像。在图像解密过程中，分别对扩散置乱、Arnold变换以及图像加密执行逆映射，输出解密图像，完成图像可逆化加密。实验结果表明，所提方法密钥敏感性和原图与解密图像像素值分布更均匀、相邻像素相关性更低，鲁棒性更强。

    多混沌映射图像可逆化加密映射系统

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    改进卷积神经网络的医学图像感兴趣区域识别

    肖衡潘玉霞
    177-181页
    查看更多>>摘要：图像中的噪声会提高图像特征信息提取难度，影响图像识别时的细节保留效果，为此提出改进卷积神经网络的医学图像感兴趣区域识别方法。分析医学图像主要噪声来源，构建噪声模型，利用非局部均值滤波算法计算图像全部像素的加权平均值，完成图像去噪处理;通过图像求反、对比度增加和灰度调节等操作增强图像细节信息;利用局部区域特征提取方法获取图像基础纹理特征，包括灰度、平滑度与熵值等;建立具有卷积层、池化层、全连接层的卷积神经网络模型，引入区域建议网络对其改进，通过该网络确定识别的候选区域，将图像特征作为网络输入，经过不断学习迭代，输出最终感兴趣区域。实验结果表明，所提方法在提高图像质量的基础上，识别出的感兴趣区域较为完整，包含的有用信息更多。

    卷积神经网络区域建议网络医学图像感兴趣区域识别去噪处理

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    基于不可信服务器的差分隐私混合推荐算法

    杨昌松唐紫薇丁勇梁海...
    182-187页
    查看更多>>摘要：大多数现有的隐私保护推荐算法是针对显式反馈行为数据的单一推荐算法，且仅适用于可信服务器场景。针对以上不足，提出了一个新的隐私保护推荐系统框架。框架利用用户隐式反馈行为数据，在客户端考虑数值敏感度和数据分布不同，使用LCF-VDP(local collaborative filtering-value differential privacy)机制扰动原始数据并上传到服务器;服务器混合两种算法的相似度，最终选择topk混合相似度发送给每个用户设备，在每个用户设备中进行预测评分计算并推荐。仿真结果表明，提出的方法可以根据不同的需求来选择合适的参数，以达到最佳推荐效果，且LCF-VDP在各种隐私预算下比传统的扰动机制效用更好。

    差分隐私推荐算法不可信服务器隐私计算

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    基于改进YOLOv4的钢材表面缺陷检测

    赵慧钮焱李军
    188-194,213页
    查看更多>>摘要：针对钢材表面缺陷检测精度低，易漏检、误检、定位不准确等问题，提出一种基于改进YOLOv4 的钢材表面缺陷检测算法，首先使用K-means++算法分析标注框的分布信息，获取最优的锚框，提高定位精度，减少网络损失;其次在YOLOv4 网络原有特征层基础上继续增加一浅层特征即尺度为104×104 的新特征层，增大特征检测尺度，提高小缺陷目标检测精度;最后在原始主干网络的基础上引进注意力机制，使网络更多关注有用信息，从而使检测更准确。将上述算法与其它算法在NEU-DET数据集上进行对比实验，所提算法平均检测精度相较于原YOLOv4 提高了 4。69%达到 78。10%，相较于目前其它的主流目标检测算法也更优秀。

    钢材表面缺陷检测深度学习注意力机制

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    室内火灾高浓度烟雾环境火点增强识别仿真

    郑凌华戚张豪
    195-199页
    查看更多>>摘要：火灾火点在形态上均具有不确定性，尤其在高浓度烟雾火灾环境中火点还具有随机透明度，易与图像的背景部分混合，导致火点位置识别难度较高。为此，提出室内火灾高浓度烟雾环境火点增强识别方法。对高浓度烟雾图像去噪、锐化以及分割处理，完成目标区域轮廓的提取。基于此，提取目标轮廓并对其增强，获取目标区域中火点的特征向量，结合孪生支持向量机对火点特征展开分类，实现室内火灾高浓度烟雾环境的火点的精准识别。实验结果表明，上述方法的火点识别精度高于 98%，耗时低于 210ms，且能够有效提取火点目标特征，证明了研究方法的应用效果更好，可靠性更高。

    室内火灾高浓度烟雾环境目标增强火点识别方法孪生支持向量机

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    多特征融合与Kalman滤波的CAMShift跟踪算法

    陈瑞东秦会斌
    200-205,236页
    查看更多>>摘要：针对CAMShift算法在实际应用场景中受颜色和遮挡时跟踪失败的问题，提出一种多特征融合与Kalman滤波的CAM-Shift目标跟踪算法。多特征融合是在CAMShift算法基础上将边缘、纹理与颜色特征融合在一起，采用改进的Canny算子描述边缘特征，采用统一模式下的N-LBP构造纹理特征，并利用巴氏(Bhattacharyya)系数计算各个特征的自适应融合权值，通过不同特征之间的优势互补，增强特征的表达能力。当跟踪目标无遮挡时，使用CAMShift算法计算目标位置并更新Kalman滤波器参数，有遮挡时，使用Kalman滤波预测当前目标的位置，最后仿真实验表明，本文算法受环境影响小，相比CAMShift算法跟踪误差显著降低。

    多特征融合边缘特征纹理特征卡尔曼滤波目标跟踪

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    基于YOLO5Face重分布的小尺度人脸检测方法

    惠康华刘畅
    206-213页
    查看更多>>摘要：针对复杂场景下小尺度人脸检测精度较低的问题，提出了一种基于YOLO5Face重分布的小尺度人脸检测方法。方法以YOLO5Face为基础，在网络浅层引入改进的CBAM注意力并对模型计算重分布，提升复杂场景下小尺度人脸检测精度的同时降低模型参数量;采用融合mixup的数据增强方法，充分训练模型小尺度人脸检测分支;依据人脸检测特性，将softmax损失作为分类损失以最大化类间特征的差异。在WiderFace各个子集上的实验结果表明，与主流人脸检测方法相比，改进后的模型满足实时性的同时，小尺度人脸检测精度较高，其中Hard子集检测精度比YOLO5Face提升2 个百分点。

    人脸检测小尺度计算重分布分类损失

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    基于显著性检测的全变差去高光研究

    李佳俊皮大能代灿威陈强...
    214-218页
    查看更多>>摘要：选矿浮选过程中浮选槽中的泡沫图像，受到工业摄像角度和光照点位置影响，导致泡沫图像颜色特征以及纹理特征的提取达不到预期效果。为解决上述问题，提出一种基于显著性检测的自适应全变差去高光算法。将处于RGB颜色空间的图像转换到处于YUV颜色空间中，根据显著值的大小，判定某个像素点是否为高光像素点，并修复图像高光区域。构建改进的全变差修复模型，并对图像修复模型完成求解。实验结果可知，所提算法对图像高光区域的识别以及细微处的处理具有一定的提高，且均方误差值与峰值信噪比在一定程度上得到了改善，可以有效的提取泡沫图像存在的亮点区域且修复。

    工业选矿显著性检测自适应全变差泡沫图像

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