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期刊信息/Journal information
计算机与现代化
江西省计算机学会 江西省计算技术研究所
计算机与现代化

江西省计算机学会 江西省计算技术研究所

刘波平

月刊

1006-2475

jgsdd@163.com

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南昌市井冈山大道1416号

计算机与现代化/Journal Computer and ModernizationCSTPCD
查看更多>>《计算机与现代化》杂志成为“中国科技核心期刊”、“中国科技论文统计源期刊”！《计算机与现代化》系《中国学术期刊综合评价数据库来源期刊》；《中国学术期刊(光盘版)》、《中国期刊网》、《中国数字化期刊群》、《中国核心期刊(遴选)数据库》全文引用期刊。其特点是：时效性强，密切跟踪计算机科技发展动态，以最快的速度精选刊登计算机专业的新理论、新技术及其在各领域应用成果的论文。既有相当的学术水平，又有实际指导意义。编辑管理规范，系《CAJ-CD规范》执行优秀奖期刊。 设有栏目：系统分析与设计、软件工程、网络与通信、控制技术、计算机辅助设计、中文信息技术、人工智能、信息系统与ERP、信息安全技术、电子商务、图像处理、应用与实践等。 《计算机与现代化》于1985年创刊，多年来得到广大读者和作者的厚爱和支持，在此表示衷心的感谢，欢迎订阅投稿。
正式出版
收录年代

    基于形变场灰度场插值网络的切片间超分辨率

    刘迅张东袁达龙
    67-71页
    查看更多>>摘要：磁共振成像是一种常见的医学影像方法.由于硬件等因素的限制,MR图像切片间分辨率会远低于切片内分辨率,图像的质量较低,影响医生对患者病情的诊断,因此需要提高切片间分辨率,以便显示图像更多的细节.为了实现切片间超分辨率,提出一种基于非参数化形变场和灰度场插值网络的算法.首先,根据图像配准原理,利用近似U-Net的网络对低分辨率图像中2张相邻切片进行无监督训练,以生成切片间的双向形变场.然后,利用第一张切片与形变场生成配准后的图像,将配准后的图像与第二张切片进行训练,得到它们之间的双向灰度场,由此得到相邻2张切片中间任意位置的形变场和灰度场.最后,利用插值的方法获得中间的任一位置切片.与其他现有的算法相比,该算法在视觉效果和客观评价指标上都有显著提升,其中PSNR和SSIM分别均在30 dB和0.99以上.

    磁共振成像超分辨率形变场灰度场

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    融合多尺度空间特征的甲状腺结节超声图像分割

    崔少国张宇楠
    72-77页
    查看更多>>摘要：甲状腺结节超声图像噪声严重,不同组织间对比度低,在现有的甲状腺结节超声图像分割算法中存在边缘信息模糊和小结节分割不准确的问题,因此本文提出一种融合多尺度空间特征的甲状腺结节超声图像分割算法.该算法以U-Net模型为基础,在编码部分,引入坐标注意力机制,将位置信息嵌入到通道注意力中实现模型对甲状腺结节区域的定位,同时融合多尺度特征模块提取空间特征,在下采样过程中使用卷积操作,保留更多的细节特征,并采用二值交叉熵损失和Dice系数损失作为综合损失.实验结果表明,本文算法模型相比基准模型U-Net而言,在F1评价指标上提升了9.9个百分点,在精确率上提高至92.8%,从而验证本文所提方法的可行性与有效性.

    甲状腺结节U-Net空洞卷积多尺度特征坐标注意力

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    基于双流Transformer的单幅图像去雾方法

    李岸然方阳阳程慧杰张申申...
    78-84页
    查看更多>>摘要：基于深度学习的编码器-解码器网络在图像去雾问题上取得了优异的表现.然而,这些学习方法通常仅依赖于合成数据集进行模型训练,忽视了有关模糊图像的先验知识,导致训练模型在泛化方面存在不足,无法较好地在真实雾霾图像上实现良好的去雾效果.为了充分利用与雾霾物理特性相关的信息,本文提出一种新颖的双编码器结构,该结构将基于先验知识的编码器融合到传统的编码器-解码器网络中.通过引入特征增强模块,有效地融合2个编码器深层特征.鉴于广泛采用的卷积神经网络结构在建模局部特征关联方面的局限性,本文在编码器和解码器中引入Transformer块.实验结果表明,本文所提出的方法不仅在合成数据上表现优越,而且在真实雾霾场景下也取得了较好的效果.

    图像去雾图像恢复Transformer

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    基于双重注意力残差模块的低照度图像增强

    杜韩宇魏延唐保香廖恒锋...
    85-91页
    查看更多>>摘要：低照度图像增强(Low Light Image Enhancement,LLIE)是将光照不足条件下获取的图像恢复成正常曝光的图像,基于深度学习的LLIE算法常用堆叠卷积或上/下采样的方式设计,这样缺少相关语义信息的指导,导致增强后的图像存在噪声增多、色彩失真、细节丢失等问题.为此,本文提出一种基于双重注意力残差模块的LLIE算法.该算法提出融合双重注意力单元的残差模块(Dual Attention Residual Block,DA-ResBlock),在通道域和空间域提供的语义信息引导下,通过多级串联的DA-ResBlock对有效特征进行稳定提取,并且使用跳跃链接与卷积神经网络来恢复图像细节信息.此外,使用复合损失函数对增强任务进行约束.最后,在2个真实图像的公共数据集上与近几年主流算法进行对比.实验结果表明,本文算法在主观视觉上在有效提高图像亮度的同时,更好地抑制了噪声、恢复了图像色彩与细节纹理,客观评价上在PSNR、SSIM、LPIPS这3个指标上均优于所对比的主流算法.

    图像增强低照度图像视觉注意力残差网络

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    基于生成对抗网络的乳腺癌免疫组化图像生成

    卢梓菡张东杨艳杨双...
    92-96,104页
    查看更多>>摘要：乳腺癌是一种凶险的恶性肿瘤,医学上需要根据人表皮生长因子受体2(HER2)水平来判断乳腺癌的侵袭性,从而制定治疗方案,这就需要对组织切片进行免疫组化(IHC)染色.为了解决IHC染色昂贵且费时的问题,首先,提出一种基于混合注意力残差模块的HER2预测网络,在残差模块中加入了CBAM模块,使得网络能够在空间、通道维度上更有侧重性地学习.预测网络能够由HE染色切片直接预测HER2水平,并且预测准确率达到97.5%以上,对比其他网络提升了2.5个百分点以上.随后提出一种多尺度生成对抗网络,使用引入混合注意力残差模块的ResNet-9blocks作为生成器,PatchGan作为判别器,并自定义多尺度损失函数.生成对抗网络可以由HE染色切片直接生成模拟IHC染色切片,在低HER2水平下生成的图像与真实图像的SSIM为0.498,PSNR为24.49 dB.

    生成对抗网络图像处理混合注意力机制类别预测

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    全局跨层交互网络学习细粒度图像特征表示

    张高义徐杨曹斌石进...
    97-104页
    查看更多>>摘要：细粒度图像分类中的关键任务是提取极具鉴别性的特征.在以往的模型中,往往采用双线性池化技术及其变种来解决这个问题.然而,大多数双线性池化及其变体会忽略层内或层间特征交互,这种不充分的交互易导致鉴别信息丢失或使鉴别信息包含过多冗余信息.针对上述问题,设计一种新的学习细粒度图像特征及特征表示的方法——全局跨层交互(GCI)网络.提出的分层双三次池化方法具有平衡提取鉴别信息和过滤冗余信息能力,并能同时建模层内和层间的特征交互.进一步分析层间交互计算结构,发现易于将交互计算结构与现有的通道注意力机制结合形成交互注意力机制,以提升骨干网络的关键特征提取能力.最后,将交互注意力机制构成的特征提取网络与双三次池化方法融合得到GCI,用来提取鲁棒的细粒度图像特征表示.在3个细粒度基准数据集上进行实验,实验结果表明分层双三次池化实现了分层交互池化框架中最优效果,即在CUB-200-2011、Stanford-Cars、FGVC-Aircraft上分别达到了87.4%、93.2%和92.1%的分类精度,将交互注意力机制融入后分类精度进一步提升至88.5%、95.1%和93.9%.

    细粒度图像识别全局跨层交互网络分层双三次池化层内层间特征交互交互注意力机制

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    基于改进MVO算法的电力无线专网基站选址

    徐玉佳张华美
    105-109页
    查看更多>>摘要：针对电力无线专网中基站选址问题,提出一种包含建站成本、覆盖范围和重叠覆盖的站址选择数学模型,并且基于改进的多元宇宙优化算法实现基站的优化布局.考虑到多元宇宙优化算法的早熟收敛问题,先对算法中的旅行距离率进行改进,再引入禁忌搜索算法,从而有效解决局部最优问题.最后通过对优化后的基站部署方案进行综合性分析,验证该算法的经济性和可行性.实验结果表明,本文算法具有较高的寻优性能和较快的收敛速度,能够在提高覆盖率的同时,节约成本预算,减少同频干扰,对电力无线专网的站址规划具有良好的理论指导.

    电力无线专网基站选址多元宇宙优化算法禁忌搜索算法

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    基于卷积自编码器的侧信道分析

    曾钟静昕甘刚
    110-114,121页
    查看更多>>摘要：兴趣点作为侧信道分析中的重要指标,准确选择出有效的兴趣点具有重要意义.针对公钥密码算法的聚类模型中兴趣点选择效果不佳,导致低识别率的问题,本文提出一种基于卷积自编码器的兴趣点选择方法.该方法在数据预处理后使用卷积自编码器来对数据特征进行学习,将其编码输出作为选择的兴趣点,结合聚类算法来完成侧信道攻击,最终成功恢复出密钥.实验以SM2解密算法中的多倍点运算过程作为研究对象,结果显示本文提出的方法可以用于侧信道分析中数据的兴趣点选择,大大提高了神经网络在侧信道分析方面的灵活性和实用性.

    侧信道卷积自编码器聚类SM2算法兴趣点选择

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    基于共同邻居数的重要节点发现算法

    盛家烨
    115-121页
    查看更多>>摘要：识别重要节点一直是复杂网络下的热点问题之一,因为识别出的重要节点能够在人群中的信息传播或疾病免疫中起到重要作用.目前大量的方法研究基本上是从节点的邻居信息、网络中的最短路径和节点删除这3个角度出发.现有的基于节点邻居信息的方法并没有对邻居节点的作用做出具体的说明,也没有对邻居节点的贡献在不同维度上进行区分.本文提出一种SCCN方法,该方法将邻居节点的贡献分为加强该节点所在的连接紧密的本地区域内的传播效果和扩展该节点所携带的信息至网络其他区域2个部分.通过标准SIR模型来评价SCCN的表现,并在8个真实网络上与度中心性、K-shell、介数中心性和PageRank比较.实验结果表明,SCCN具有更高的准确性和稳定性以及较低的时间复杂度,能够应用于大规模网络中.

    排序算法大规模网络共同邻居数SIR模型

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    基于Petersen图的部分重复码

    余春雷刘笃晋朱华伟杨佳蓉...
    122-126页
    查看更多>>摘要：为对分布式存储系统的修复效率研究,提出一种基于Petersen图边染色的部分重复码设计.该设计利用Petersen图边染色进行构造,即先对Petersen图的边进行染色,标记出染色的不同边数,然后构造Petersen图中不同边色的链路,最后把每条链路视为部分重复码的存储节点,称为 PECBFR码.理论分析指出,PECBFR码可以随机访问模式下的系统存储容量.此外,实验仿真结果显示,本文提出的基于Petersen图边染色的部分重复码构造算法,与分布式存储系统中的里所码以及简单再生码相比,在系统修复故障节点时,能够快速地修复故障节点,通过染色链路构造的部分重复码,在修复局部性、修复复杂度、修复带宽开销相较于分布式存储系统中的常见编码算法都有较大的性能提升.

    分布式存储Petersen图边染色部分重复码修复

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