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期刊信息/Journal information
计算机辅助设计与图形学学报
计算机辅助设计与图形学学报

吴恩华

月刊

1003-9775

jcad@ict.ac.cn

010-62562491；62600342

100190

北京2704信箱

计算机辅助设计与图形学学报/Journal Journal of Computer-Aided Design & Computer GraphicsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊创刊于1989年，是我国CAD和计算机图形学领域第一个公开出版的学术刊物，原为季刊，1996年起改为双月刊，从2000年起改为月刊。 该刊以快速传播CAD与计算机图形学领域的知识与经验为目的，刊登有创新的学术论文，报导最新科研成果和学术动态，及时反映该领域发展水平与发展方向。 该刊面向全国，聘请了我国CAD和计算机图形学学术界的知名学者、专家参加刊物的编委会，具有权威性和代表性。 读者对象为从事CAD和计算机图形及其他有关学科的科研、工程技术人员及高等院校师生。 被《中文核心期刊要目总览》第三版定为我国计算技术、计算机类核心期刊；被中国科学技术信息研究所接受为中国科技论文统计与分析用刊；被中国科学引文数据库、《中国学术期刊文摘》、《电子科技文摘》收录。从1996年起，每期由清华大学国家光盘工程中心全文收录到《中国学术期刊(光盘版)》中。从1996年开始被美国的工程索引(EI)收录。从1999年起被英国SA，INSPEC(Computer & Control Abstracts)及俄罗斯文摘杂志收录。
正式出版
收录年代

    水下图像增强与复原技术进展与展望

    纪勋冷娜郭慧
    805-830页
    查看更多>>摘要：近年来，水下图像增强与复原技术已成为促进水下目标检测、海洋生物识别、海底测绘等领域发展的重要手段，具有重要的学术意义与应用价值。首先，回顾并分析了水下成像机理，同时指出了当前水下成像技术由硬件设备、气候约束、人造光源以及粒子干扰这4个方面所带来的难点与挑战;其次，全面介绍了水下图像增强与复原技术相关工作，分析了 2种技术的联系与区别，同时从技术路线的角度对当前主流水下图像增强与复原方法进行了详细的分类与讨论，并通过实验指明了不同分类方法的各自特点;再次，总结了常用的水下图像数据集与图像评价指标，从数据支撑以及质量评估的方面为当前水下图像增强与复原工作提供了全面翔实的技术指导;最后，预测并分析了未来水下图像增强与复原技术在应用场景、降质方式以及评价指标3个方面的可行发展方向，尤其指明了当前人工智能在水下图像增强与复原领域中所能发挥的巨大潜力以及实用价值。

    水下图像水下图像增强水下图像复原图像质量评价

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    融合双阶段特征与Transformer编码的交互式图像分割

    封筠张天史屹琛王辉...
    831-843页
    查看更多>>摘要：为了快速、精确地分割用户感兴趣的前景目标，获得高质量且低成本的标注分割数据，提出一种基于双阶段特征融合与Transformer编码的交互式图像分割算法。首先采用轻量化Transformer骨干网络对输入图像提取多尺度特征编码，更好地利用上下文信息;然后使用点击交互的方式引入主观先验知识，依次通过初级与加强阶段将交互特征融入Transformer网络;最后结合空洞卷积、注意力机制和多层感知机对骨干网络获取的特征图解码。实验结果表明，所提算法在GrabCut，Berkeley和DAVIS数据集上的mNoC@90％值分别达到2。18，4。04和7。39，优于其他对比算法;且算法的时间与空间复杂度低于f-BRS-B，对交互点击位置及点击类型的扰动变化具有较好的稳定性，说明该算法能够快速、精确与稳定地分割用户感兴趣目标，提升用户交互的使用体验感。

    交互式图像分割深度学习Transformer编码交互特征融合轻量化网络

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    细化多尺度感知与优化轮廓的自适应道路场景语义分割网络

    司马海峰许毓霜王静徐明亮...
    844-856页
    查看更多>>摘要：语义分割通常被描述为像素级的分类任务，而集成卷积神经网络与Transformer的MaskFormer网络则将其描述为掩模级的分类任务。为了解决语义分割形变建模能力差、物体轮廓分割模糊和收敛速度慢的问题，提出一种细化多尺度感知与优化轮廓的自适应道路场景语义分割网络。在编码器中，采用标准卷积与可变形卷积堆叠形成的瓶颈结构提高网络的形变建模能力;在解码器中，采用特征细化模块过滤无关特征，进一步提高特征金字塔网络的解码能力;针对特征金字塔网络进行多层级特征融合时上采样特征出现像素点错位的问题，引入特征校准模块优化物体轮廓的分割效果;最后在Transformer模块中采用Miti-DETR解码器加快网络的训练速度，提升分割精度。实验结果表明，所提网络在Cityscapes和Mapillary Vistas数据集上以较大的优势超过了现有的语义分割网络。

    语义分割可变形卷积特征细化特征校准

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    结合局部熵与梯度能量的双通道医学图像融合

    朱积成刘慧李珊珊李攀...
    857-874页
    查看更多>>摘要：多模态医学图像融合已成为有效结合正常组织结构和异常改变信息、提高医学诊断效率的强有力辅助技术。针对空域融合技术在处理图像细节丢失、光谱退化等方面的缺陷，提出一种在联合双边滤波器(JBF)域内实现图像结构与细节信息增强的双通道频域多模态医学图像融合方法。该方法将源图像分解为结构和能量2个通道，分别处理图像纹理细节信息和边缘强度信息。在结构通道中，通过改进梯度能量得到局部梯度能量算子，进一步提升融合图像对小尺度细节信息的表达能力和对噪声的鲁棒性;在能量通道中，利用非下采样轮廓波变换提高模型的多方向多尺度特性，并提出一种局部熵细节增强算子和脉冲耦合神经网络结合的高频子带处理框架，达到增强能量通道中结构信息和细节信息的效果。在Atlas公开数据集上，与基于MST、稀疏表示、PCNN以及JBF的6种具有代表性的频域融合方法进行对比及消融实验的结果表明，所提方法的融合图像与源图像相似度提升35。0％，空间频率提升16。2％，边缘保持度提升12。5％，对比度提升11。2％;并在视觉方面有较好的效果，明显优于对比方法。

    医学图像融合联合双边滤波器非下采样轮廓波变换脉冲耦合神经网络相位一致性

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    消除背景噪声增强字符形状特征的场景文字识别

    唐善成梁少君鲁彪张莹...
    875-883页
    查看更多>>摘要：为了解决现有方法未有效地消除背景噪声和字符自身噪声干扰的问题，提出一种包含3个模块的消除背景噪声增强字符形状特征(EBEC)的文字识别模型。空间注意力机制增强的EBEC网络只关注字符区域特征，以消除背景噪声，迫使网络仅学习字符形状特征，增强字符形状特征;特征提取模块采用EfficientNet-B3作为主干网络提取特征图;基元表征学习模块学习特征图得到视觉文字表征，通过对视觉文字表征解码得到识别结果。实验结果表明，与经典模型相比，所提模型在合成场景数据集上识别准确率提高9。76个百分点，在公开数据集ⅢT5K，ICDAR-2003，ICDAR-2015，CUTE80上识别准确率平均提高2。91个百分点;该模型可有效地消除背景噪声和字符自身噪声，提高识别性能。

    场景文字识别空间注意力机制背景噪声字符自身噪声

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    边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法

    刘畅张玲何英豪
    884-894页
    查看更多>>摘要：针对当前图像修复算法应用到古文本图像上时，出现纹理模糊或结构内容不完整的问题，提出边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法。首先利用边缘修复模块对古文本图像的边缘结构进行修复，重建缺损区域的边缘信息;然后利用预训练的文字学习模块对局部缺损区域进行内容修复，得到一幅局部内容修复图像，并进行拉普拉斯分解;最后在拉普拉斯金字塔修复模块中，根据图像的低层和高层特征，利用内容修复模块对图像进行递进修复，内容修复模块中引入双交叉编码器和多尺度融合块，有助于获取更加有效的特征信息，生成纹理结构完整的图像修复结果。在古文本图像数据集的测试集上进行实验的结果表明，各项图像质量评估指标中，峰值信噪比为34。322dB，结构相似性为0。970，均方根误差为5。203，验证了所提算法的有效性和可行性。

    图像修复古文本图像边缘图双交叉编码器多尺度融合块

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    基于困难样本对激励的小样本图像分类方法

    郭璐刘斌李维刚甘平...
    895-903页
    查看更多>>摘要：使用少量标签样本训练得到的传统模型往往预测精度低、泛化能力弱，很难应用到实际生产中。针对小样本图像提出一种基于困难样本对激励分类方法，包括预训练阶段和元学习阶段。预训练阶段在基类数据集上训练编码器，并作为元学习阶段的初始特征编码器;元学习阶段将进一步优化此编码器，元训练过程使用本质特征法降低异常样本对质心的影响;结合度量学习与元学习设计了困难样本对激励损失函数，从样本对角度出发，在训练过程中引导模型扩大正负样本间距离，使同类样本更加紧凑。在公开数据集mini-ImageNet，tiered-ImageNet上进行实验的结果表明，分类精度分别为64。12％，70。15％，验证了所提方法的有效性和可行性。

    困难样本对小样本学习元学习度量学习

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    结合深度图和红通道最小强度先验的水下图像复原

    李月梅侯国家王国栋潘振宽...
    904-914页
    查看更多>>摘要：针对水下图像雾化、模糊等问题，提出结合深度图和红通道最小强度先验的水下图像复原变分方法。基于完整的水下成像模型，首先设计了一种自适应加权融合亮度、梯度及色差等信息的场景深度估计方法，计算3个通道的透射率;然后根据前向散射分量建立变分模型的数据项，对拟复原图像引入红通道最小强度先验作为变分能量方程规则项，借助图像金字塔，采用粗尺度到细尺度逐步优化策略进行模糊核估计;最后利用交替方向乘子法迭代求解，解决变分模型带来的非光滑优化问题。在UIEB数据集上进行了定性和定量实验，通过UCIQE，FADE和CPBD客观评价指标对比，结果表明，所提方法的评价结果比经典方法平均分别提升15％以上，复原后的图像具有更高的清晰度和更丰富的边缘信息。

    完整水下成像模型深度图红通道最小强度先验变分模型交替方向乘子法

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    数据新闻可视化研究:理论与实践

    程梦琴周葆华陈思明
    915-927页
    查看更多>>摘要：进入大数据时代，信息更迭迅速的新闻业中出现了越来越多数据可视化的元素，可视化技术在新闻领域中占有越来越重要的位置。文中从数据新闻实际案例中整理了 50个有代表性的使用可视化的数据新闻项目，基于数据新闻理论与实践2方面提出一种分类框架，从数据新闻的生产和理解2个层面分析可视化发挥的作用。在数据新闻生产层面，讨论了角色分工、可视化类型以及在不同新闻流程中的生产技术;在用户理解数据新闻层面，对促进理解的数据新闻特性、用户的交互模式和用户认知进行讨论。所提框架有助于更好地理解数据新闻与可视化的结合过程，并且总结出相应框架内的问题和工作模式。最后讨论可视化在数据新闻中的发展方向，人们可以在新型传播方式下，通过虚拟现实等技术手段与可视化进行交互，把握自动生成技术的机遇;该领域也会面临一些问题与挑战，如权衡交互的复杂程度等，为数据新闻从业者提出一些将数据新闻与可视化结合的建议。

    数据新闻可视化故事叙述人机交互

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    基于ConvGRU的空气污染预测可视分析系统

    杨璐陈聪毕重科邱晓滨...
    928-936页
    查看更多>>摘要：预测细颗粒污染物浓度是制定防污减排措施的主要途径之一。针对传统的用于预测的大规模数值模拟需要在超级计算机上计算数小时乃至数天，成本高、效率低，甚至影响实效性的问题，提出一种基于卷积门控循环单元(ConvGRU)的细颗粒物污染预测方法。首先设计一个全面损失函数(C-Loss)，综合考虑预测结果与实况之间的绝对误差和相对误差，通过与常用的均方损失函数对比，证明C-Loss可以使预测模型更适合细颗粒物;然后根据领域专家需求，设计一个可交互的可视分析系统，领域专家可以高效地获取一系列时刻的预测结果，从而交互式地深入探索大气污染的形成过程与气象因素之间的相关性，为进一步制定防污减排方案提供了科学依据。通过一系列应用示例全面地分析了污染物的形成原因，并验证了预测模型的有效性。

    大气污染可视分析基于卷积门控循环单元

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