混合Ising自旋模型的联合重正化群研究

本文应用文献[1]提出的联合实空间重正化群方法计算唐坤发和胡嘉桢提出的推广Ising自旋模型，首次得到Schofield和Bowers提出的混合Ising自旋模型的合理的临界点，并得出这种推广Ising自旋模型的较精确的相变流图，可靠地证明了混合Ising自旋模型与纯Ising自旋模型属于同一普适类。     

基于迭代复数模型的多图像无损同步加密算法研究

当前的多图像加密算法都是将多个明文压缩成一幅图像,再进行加密;但压缩易产生块效应。对此,避开压缩,设计图像复数模型,将多个明文以复数形式叠加成复合图像,提出了基于迭代复数模型的多图像无损加密算法。引入DCT(discrete cosine transform)与ZigZag扫描,将多个明文演变为矩阵;设计迭代图像复数模型,将多个矩阵转变成一个复数矩阵,形成实部与虚部;借助Tent混沌映射扰乱复数矩阵的实部与虚部;通过IDCT(inverse discrete cosine transform)机制,形成复合置乱图像;再结合优化序列,构造加密函数,对复合置乱图像进行扩散。通过提取复数矩阵的实部与虚部,即可得到解密图像,彻底消除了失真现象。仿真结果显示:该加密机制高度安全,密文实部与虚部截然不同;且与当前多图像加密机制相比,算法几乎无失真,解密质量更高,显著消除了块效应。     

晶格Ising模型动力学模拟

应用Monte-Carlo方法研究了不同边界条件下二维晶格Ising模型的热力学行为,利用有限尺寸标度理论得到其相应的相变温度,并模拟观测了不同边界条件下二维晶格Ising模型的动力学过程,结果表明,不同边界下有限Ising系统相变温度有较大判别;,且其系统趋于平衡态的畴长速度也不同,但在热力学极限下其差异将消失。     

一维超Ising模型

Ising模型对解决局域磁矩间的问题非常有效,然而它只考虑了相邻两电子间的相互作用.通过对所有电子自旋的相互作用的分析,将非相邻的相互作用看成平均场对自旋的作用,计算出一维超Ising模型的配分函数,并推导出一维超Ising模型铁磁相、顺磁相的居里温度及顺磁相磁化的居里—外斯公式,最后从物理上解释了一维Ising模型和一维超Ising模型铁磁相存在与否的根本原因.     

蒙特卡罗方法研究层状含集团权重伊辛模型相变

三维Ising模型是统计力学中的一个非常重要的模型，在描述三维Ising模型的配分函数中引入集团权重因子n可以得到新的临界指数和普适类，但人们尚不清楚集团权重因子对其他晶格结构中的Ising模型的影响。本文尝试研究另外一种几何结构，层状含集团权重Ising模型，通过将着色算法和Swendsen-Wang算法相结合给出高效的集团演化方法，计算出的磁化强度m、磁化率χ、比热C_v和宾德累积量Q，并拟合出临界指数y_t和y_m以及其它指数α,β,γ,δη，υ。由于拓扑结构不同，尽管双层模型在n=1.5时也是一级相变，但临界指数与三维模型有所差别，表明两者属于不同的普适类。n=3时，能量直方图的双峰结构和磁滞回线表明双层模型发生一级相变，和三维晶格的结论一致。此外，本文发现了之前工作尚未注意到的现象，n≥3时，系统发生的是铁磁到反铁磁之间的几何相变。本文的结果对于理解统计力学自旋模型有一定的促进作用。     

基于心理声学模型的音频隐藏图像算法

提出一种利用人耳的掩蔽效应,将图像隐藏于音频信号中,实现图像在音频中隐秘传输的算法。算法将音频信号分帧进行心理声学模型分析,估计频域中各子带的最小掩蔽阈值;然后将图像转化为比特流隐藏于音频信号频域子带,并用掩蔽阈值控制嵌入强度。仿真结果表明,隐藏有图像的音频信号主观无感知失真且图像具有不可见性,对加噪、压缩、滤波和重采样等攻击具有良好的鲁棒性。     

用Ising模型的Bragg—Williams二元合金和格气模型近似研究

运用平均场理论得出了伊辛点阵的布喇格——威廉斯近似解,后将之运用于二元合金的有序一无序相变和格气模型。得到了二元合金体系的能量函数及各占据数之间的关系,解出了格气模型的配分函数,并且找出了Ising模型、二元合金和格气模型三者之间的对应关系。     

外场中Sierpinski镂垫上磁模型的临界性质

采用空间部分中点消约重整化群变换的方法，研究了有外磁场Sierpinski镂垫上Ising模型和Gauss模型的相变和临界性质，求出了其临界点的临界指数。结果表明：在这种分形晶格上，两种模型的临界性质存在很大的差异，即在临界点处，对于Ising模型，最近邻相互作用参量K^*=∞，磁场h^*=0；而对于Gauss模型，K^*=b/4(b是Gauss分布常数），h^*＝0。     

一种基于条件生成对抗网络的高感知图像压缩方法

针对如何获得符合人类视觉感知的压缩图像问题,提出了基于条件生成对抗网络的图像压缩模型(HPIC).在HPIC中,首先利用一个超先验概率模型对原始图像进行编码量化,将条件附加标签和残差模块相结合的生成器用于压缩图像的重建,基于深度卷积神经网络搭建的判别器则用于区分压缩后的图像和真实图像间的差异.损失函数是基于比特率-失真-感知优化理论来设计的,一方面选用基于预训练Inception网络特征值的感知失真指标来实现具有高感知质量的图像压缩重建,另一方面利用生成对抗网络损失来消除压缩伪影,提高压缩精度.实验结果表明,HPIC在比特率-失真-感知三重权衡中取得了较好的平衡,即使目前的常见算法使用两倍于本文算法的比特率,本文算法在所有的感知指标得分上均优于前者,HPIC仍能够实现具有高感知质量的压缩.     

CCSDS基于小波变换图像压缩标准的速率-失真模型

为了能更好地利用有限地深空通信下行信道资源,更准确地分析图像有损压缩的失真大小,提出了一种适合于CCS-DS基于小波变换图像压缩标准的速率-失真模型。该模型基于Mallat关于变换编码中速率与失真的分析,通过测试不同图像算法的速率与失真关系,得到模型中需要的各种参数。仿真结果表明,该模型能很好地与图像压缩标准的速率-失真近似。     

可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价

如何客观有效地评价融合图像质量,是融合技术发展与装备应用面临的一个关键问题.图像对比度是衡量双波段灰度融合质量的一项重要的评价指标.针对目前的图像对比度客观计算模型没有充分反映人眼视觉特性,从而影响模型计算结果与人眼视觉感受的一致性的问题.在各向同性局部对比度计算模型基础上,引入人眼视觉的亮度掩盖特性,提出图像感知对比度客观评价模型.使用模拟灰度图像以及人眼主观评价实验得到的15组不同真实场景融合图像的对比度评价数据来验证客观计算模型.结果表明,相比于4种经典的对比度客观评价模型,建立的图像感知对比度模型评价结果更符合人眼视觉感受,可以有效实现双波段灰度融合图像感知对比度的客观评价.      

利用后验均值提取电视电话图象边缘的方法

本文以马尔可夫随机场模型研究了电视电话图象，利用后验均值建立了提取人物头肩象轮廓的方法。该方法针对此类图象的特点定义了合适的边素，给出了相应的邻域系，连通子图及能量函数，此外还根据人眼辨另灰度极的特性在叠代前对原始图象进行了均衡。由于采取了这些措施，使得该算法不仅提高了轮廓的定位精度，而且具有很高的抗噪声能力。     

基于清晰度评价的自适应阈值图像分割法

阈值法是一种被广泛使用的图像分割方法.本文从图像中信息的变化情况出发,提出一种基于图像清晰度评价的新颖的自适应阈值分割方法.该方法采用清晰度评价函数作为阈值化后图像内灰度相似性变化的度量方法,通过反复迭代并结合皮尔逊相关性直至找到最佳的分割阈值.通过多组图像数据尤其低对比度图像,包括钢板表面轻微缺陷等图像进行了测试对比.结果表明:相比传统阈值分割方法及其改进算法,在低对比度图像的处理上,本文方法能够自适应地准确找到合理阈值,具有优异的图像分割性能.     

基于LIP的多通道图像边缘检测研究

由于弱光照图像的成像特点,使得普通的边缘检测的算法难以奏效。20世纪80年代中期由Jourlin和Pinoli提出的对数图像处理LIP模型颇具特色,该模型中的方法对低亮度图像敏感,并且对灰度有界图像的加法运算是封闭的,在边缘检测等方面有着其他方法所不具备的优点。文章基于灰度图像的对数图像处理LIP模型,建立了多通道图像的对数图像处理MLIP模型,并在此模型上进行了对微光图像边缘检测,其效果明显优于经典的Sobel算法。     

基于噪声灰度差估计三维显微图像超分辨率复原

提出了基于噪声灰度差估计的图像复原方法.在带斑点图像复原的过程中,用不同方向的均匀算子与图像进行卷积,再与原图像相减,取灰度差最小值构成噪声灰度差估计图.由此图获得斑点的强度和位置,进而对斑点进行邻域平均处理以保证复原效果.测试结果表明,噪声灰度差估计能够准确反映图像斑点的强度和位置定位,并且运算量小.该方法应用于三维显微图像复原的结果表明,斑点亮度得到有效控制,小斑点被去除,获得了良好的超分辨率复原效果.     

一种基于犹豫中智集和水平集的图像分割方法

皮肤镜图像分析技术的第一步为图像分割,分割的结果会直接影响到后续的处理过程,针对具有背景噪声、模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,提出了一种新的结合水平集的犹豫中智集图像分割方法;首先利用犹豫中智集理论将图像转换为犹豫中智集图像,其中犹豫中智图像由三类子集组成(T、I、F),利用犹豫中智集图像突出表达图像的目标信息和边缘信息;然后针对传统 DRLSE 水平集的不足进行改进,构造新的边缘停止函数,并增加灰度驱动能量项,最后通过改进的DRLSE 水平集对 ISIC(2018)皮肤镜图像进行分割测试;实验结果的交并比(Jaccard Index)值均大于 95%,且均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构性相似指数(SSIM)均表现良好,表明方法能够准确、有效的分割具有模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,对后续的皮肤镜图像的处理与诊断奠定了基础。     

用于监控智能报警系统的图像识别技术

利用遗传算法的最佳熵阈值法进行图像分割 ,缩短了寻找阈值的时间 .分割后提取可疑区域 ,再运用人工智能中的基于缺省规则推理对可疑区域进行分别处理 .本系统运用于非法入侵对象识别和火灾识别 ,经实验验证实用可靠 ,满足实时性要求 .对采集的彩色图像具有与灰度图像同样良好的效果 ,能将报警信号和可疑区域图像通过网络传送到报警中心 .     

基于灰度等间距密度均衡的红外图像增强算法

针对红外图像具有高背景,低反差的特点,提出了一种基于灰度级等间距密度均衡的红外图象自适应增强方法。该方法以图像灰度相关理论为基础,采用窗口递推的方式,自适应地选择直方图窗口,获得高低阈值,再通过灰度线性变换及灰度级等间距密度均衡,增大图像灰度动态范围,获得细节丰富灰度连续的图像。理论分析和实验结果均表明,该算法克服了平台直方图均衡引起的灰度断层现象,有效地增强了红外图像的对比度,提高了图像质量。     

基于引导滤波的红外图像预处理算法

针对红外图像固有噪声和灰度分布非均匀性影响图像质量的问题,提出一种基于引导滤波的红外图像预处理方法。根据引导图的局部信息,在红外图像的不同位置动态生成滤波核函数,从而可以在平滑场景的同时保持甚至增强边缘细节。实验表明,本文方法可以有效滤除噪声,保持场景强边缘,改善灰度分布非均匀性;且由于引导滤波算法复杂度与滤波半径无关,处理速度快。此外,应用实验表明该方法可以提高融合图像视觉效果,增强目标跟踪的定位精度,在图像增强中能够有效避免伪边缘的产生。     

细胞图象处理的技术与方法

医学上显微细胞图象的识别是医疗诊断的重要依据。本文根据细胞图象的特点，给出了一种细胞图象识别系统的总体设计方案，讨论了细胞图象的灰度变换、直方图修整、伪彩色增强、噪声滤除等增显技术，细胞图象的特征抽取及其描述方法，给出了细胞图象的识别和理解系列的模型。