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期刊信息/Journal information
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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    虚拟现实环境下破损古建筑场景复原仿真分析

    石彦君肖广德
    173-176,360页
    查看更多>>摘要：为获取破损古建筑的完整结构，修复古建筑原貌，提出一种虚拟现实环境下破损古建筑场景复原方法。利用扫描、控制和电源装置组成激光扫描系统，通过发射与反射光线的时间差计算扫描点的具体位置，采集古建筑点云数据;使用双边滤波法去除点云噪声，建立三角网格，对网格做八叉树结构划分，缩减点云数据，构建法矢量分割线，分割点云数据，提取点云特征;利用虚拟现实技术图像设计、三维建模等功能，结合点云数据建立尺度变换矩阵，渲染图像轮廓与纹理;根据古建筑的颜色特征，生成破损与完整部分的尺度分割线，通过特征匹配实现场景复原。实验结果表明，所提方法复原出的场景清晰度和完整度更高，结构尺寸与实际尺寸的误差较小。

    虚拟现实破损古建筑场景复原双边滤波八叉树算法

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    投影模型下全方位视觉图像畸变校正算法仿真

    孙海霞胡永
    177-181页
    查看更多>>摘要：为提高全方位视觉图像内目标清晰度，强化边缘细节特征，调整畸变的几何比例结构，提出一种投影模型下图像畸变校正算法。构建图像畸变模型，明确畸变与原始图像间非线性变化关系，通过正交投影变换构建透视投影模型和平行透视投影模型，将平行透视投影近似看作为透视投影的一阶结果，计算二者仿射近似误差值，最后将畸变校正问题定义为畸变与理想点的位姿重合，令位姿校正转换为重合最小距离求解，使用齐次坐标获得校正的旋转和平移量，实现图像畸变校正。仿真结果表明，所提算法校正后图像边缘清晰，细节部分无锯齿现象，说明上述算法能够精准还原目标特征，具有较高的可应用价值。

    投影模型视觉图像畸变校正弱透视投影平行透视投影

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    基于改进DeeplabV3+的滑坡识别方法优化

    万逸轩黄建华孙希延罗明明...
    182-188,459页
    查看更多>>摘要：对于滑坡的研究主要包括两个方面，滑坡识别和滑坡灾害的风险评估，而滑坡的识别是所有滑坡研究的基础。随着计算机视觉的发展，将深度学习应用于滑坡识别的研究也在相继展开。通过残差接入通道注意力机制以及设计一个多尺度特征融合模块以融合不同尺度的特征，提出了一种基于deeplabV3+的改进的滑坡识别方法。根据制作的包含 1227 张滑坡图像的数据集，在此数据集上进行了对比实验与消融实验，将数据集以比例9:1 分为训练集和验证集，结果表明在验证集上提出的优化方法效果最佳，其中平均交并比mIoU达到了 84。12％、PA达到了94。23％。相比其它网络中表现最好的网络HR-NetV2，评价指标mIoU也提高了2。54％、PA提高了1。01％。

    滑坡图像神经网络通道注意力机制多尺度特征特征融合

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    基于深度学习的人脸识别仿真技术研究与实现

    孙可新鲁慧民
    189-193,232页
    查看更多>>摘要：低分辨率人脸图像可检测特征显著性差，导致小目标人脸表情识别准确率低、稳定性弱。为解决上述问题，基于MPII人体检测数据集，通过数字图像优化处理，构建出一种人体关键点检测与特征提取融合的小目标人脸表情识别算法，即OPE-SVM算法。算法首先采用改进Open Pose深度学习算法计算人体关键点的置信度图与亲和力图，并利用极大值抑制法提取单人骨骼点图;然后通过定义基轴，以"鼻"关键点校正人脸骨骼图，并采用人脸分割法则对图像进行缩放分割，提升人脸表情可识别的准确性;接着提取并融合人脸图像的三维LBP特征与动态纹理特征，提高模型计算效率;最后采用十折交叉法训练并优化人脸表情识别SVM模型。消融实验结果显示，OPE-SVM算法中不同优化结构对人脸表情识别结果起正向影响，且当三组优化结构共同叠加时，模型性能达到巅峰;对比实验结果显示，较其它叠加模型相比，OPE-SVM模型的稳定性参数平均提升4。22％，准确率参数平均提升4。14％，且OPE-SVM模型具有较好的时效性。综上所述，OPE-SVM算法可有效提高小目标人脸表情识别的准确性与稳定性，具有重要的仿真意义。

    关键点检测特征融合人脸识别

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    改进Swin Transformer骨干网络的病理图像分割方法

    刘雅楠李靖宇孟洪颜赵添羽...
    194-199,222页
    查看更多>>摘要：在人工手动计数乳腺癌病理图像的有丝分裂结果过程中，由于形态相近的细胞存在干扰，目标细胞难以手动分割标记，从而限制乳腺癌分级诊疗效率和准确性的提高。为了解决以上问题，以近年来在计算机视觉多个子领域获得SOTA的Swin Transformer算法为基础，基于Swin Transformer进行改进，并与Unet Decoder进行组合，最后提出一种新的乳腺癌有丝分裂图像语义分割网络，有效的定位到有丝分裂细胞区域，并利用后处理进行个数统计。对现有语义分割特征提取算法Swin Transformer基本结构进行优化，为了适应有丝分裂细胞小目标区域，通过构建跨尺度稠密连接，将图像中的纹理特征加权融合到深层网络中，并设计了一种卷积核尺寸选择的注意力机制进行跨尺度稠密连接的构建，最后使用了一种加权的L1 损失函数，保证目标图像准确性，进而实现对目标有效分割。在ICPR14 数据集上进行评估，实验结果表明上述网络实际训练中表现出更为优越性能，在MIOU指标上达到了 87。01，在Dice指标上达到了 87。18，能准确高效分割乳腺癌有丝分裂病理图像。

    深度学习语义分割注意力机制乳腺癌病理图像有丝分裂

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    改进U-Net神经网络下LII质量增强方法

    王玮董富江
    200-204页
    查看更多>>摘要：低照度图像由于光线不足，通常存在过暗、低对比度等问题，质量增强可以提高图像的质量和清晰度，使得图像更容易被计算机识别和处理。但是由于图像邻近像素之间通常存在较高的空间关联性，导致图像增强的难度较高。为此，提出一种改进U-Net神经网络下低照度图像质量增强方法。结合用卷积网络和下采样改进U-Net神经网络，将低照度图像分解为反射和光照两个部分，分别提取两个部分特征，并将其输入到改进的U-Net神经网络内，获取初步重建图像。同时利用Retinex理论对光照部分增强，将初步重建图像和增强处理后的光照分量两者融合，最终实现低照度图像质量增强。经实验测试证明，采用所提方法可以有效改善图像质量，获取满意的图像质量增强效果，且耗时更短。

    改进神经网络低照度图像特征提取质量增强

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    融合编码器多尺度特征的RGB-D图像语义分割

    杨晓文靳瑜昕韩慧妍况立群...
    205-212,227页
    查看更多>>摘要：针对语义分割任务中，室内场景中目标物体尺寸变化较大的问题，在ACFNet的基础上，提出融合编码器多尺度特征的RGB-D语义分割网络。首先，为有效利用网络提取的多尺度特征，提出结合池化操作的多尺度特征融合模块(PMFM)，选择编码器不同阶段RGB和深度特征的融合特征作为该模块的输入;其次，设计改进的跳跃连接模块(ISCM)，使用下一层级包含更多语义信息的特征图辅助修正当前层级的特征图，再经跳跃连接以拼接的方式传输到解码器对应阶段。将提出的网络模型应用到NYUD V2 和SUN RGB-D数据集上，平均交并比分别达到了52。6％和48。8％。通过这两项改进，实验结果表明，上述方法达到了较高的分割准确率，优于对比的语义分割方法。

    语义分割多尺度特征跳跃连接深度学习

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    改进粒子滤波跟踪的视听双模态语音识别仿真

    岳莉李柯景赵剑
    213-216,345页
    查看更多>>摘要：噪声环境下视听语音不易被识别，为提升语音识别效果，提出改进粒子滤波跟踪的视听双模态语音识别方法。采用谱减法去除噪声数据，完成视听双模态语音的消噪处理;根据人语和唇动信息之间的相关性，采用改进粒子滤波跟踪方法提取视听双模态语音特征信息，构建transformer语音识别模型，将提取的特征信息输入到模型内实施并行训练，实现视听双模态语音的有效识别。实验结果表明，通过对上述方法开展信噪比测试、识别性能测试，验证了上述方法的可行性高、可靠性强。

    语音识别模型谱减法去噪处理识别训练

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    多阶段多尺度去雨网络

    张玉波王晓彤
    217-222页
    查看更多>>摘要：针对编解码器结构容易导致图像的纹理细节缺失，而单尺度结构处理的图像全局语义信息不够准确的问题，设计多阶段多尺度去雨网络(MMDNet)。具体来说，首先提出了一个有效的特征注意模块，利用上述模块组成编解码器、单尺度模块，以在不同尺度上学习雨纹的特征;此外，引入语义特征融合模块来融合编解码器的特征，将丰富的语义信息传入下一阶段;更进一步，在网络的阶段间设计了信息过渡模块，上述模块一方面将浅层信息过渡到下一阶段，另一方面起到监督作用。实验结果表明，提出的算法在Rain100H、Rain100L和Test100 数据集上的性能与其它最新的去雨算法相比具有竞争力。

    图像去雨卷积神经网络注意力机制

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    双目立体视觉下破损黑陶三维重建方法仿真

    潘春花赵德才
    223-227页
    查看更多>>摘要：在三维重建过程中，由于受环境光线变化、物体透明度、遮挡等因素影响，导致重建结果不准确或不完整，使得视觉效果较差。为了提高三维重建精度，提出一种基于双目立体视觉的破损黑陶三维重建方法。通过转换世界-相机-图像-像素坐标系，标定双目立体视觉相机内外参数，引入最小生成树方法立体匹配左右图像对，计算图像像素绝对强度、梯度、匹配截断值对黑陶重建曲面平滑度的影响，得到连续稠密的视差图，使用最小二乘曲线拟合法平滑处理黑陶三维点云数据，将游离在曲面外的点映射到曲面中，通过三角剖分实现破损黑陶三维表面重建。实验结果表明，所提方法能够有效提高重建后黑陶表面平滑度，且重建结果尺寸精准，拟合度高。

    双目立体视觉三维重建坐标系转换匹配代价聚合立体匹配三角剖分

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