DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 改进型Retinex光照校正算法 Retinex光照校正算法以处理灰度图见长，同时也能够保证较快的处理速度。然而，现有的Retinex光照校正算法存在严重的细节丢失问题。因此，本文提出了一种改进型的Retinex光照校正算法。 3.1. Retinex理论 Retinex理论认为图像 I ( x ， y ) 由光照分量 L ( x ， y ) 和反射分量 R ( x ， y ) 组成，即： I ( x ， y ) = R ( x ， y ) × L ( x ， y ) (4) 根据Retinex理论，反射分量 R ( x ， y ) 应该尽可能保留，而光照分量 L ( x ， y ) 应该尽可能去除。 因为光照分量 L ( x ， y ) 与反射分量 R ( x ， y ) 的不可分性，因此需要将图像转换为对数域，得到可分的光照分量和反射分量。将图像转换为对数域之后，得到： log I ( x ， y ) = log R ( x ， y ) + log L ( x ， y ) (5) 接下来使用平滑滤波函数对原图 I ( x ， y ) 平滑操作，进行光照分量 L ( x ， y ) 的估计。至此，即可分离出反射分量 R ( x ， y ) ，得到光照校正后的图像。具体的流程如图5所示： 图5. Retinex原理基本流程 Retinex原理中核心步骤是对光照分量 L ( x ， y ) 的估计。根据估计方式的不同，基于Retinex原理的光照校正算法可分为单尺度Retinex光照校正算法 [ 18 ] 、多尺度Retinex光照校正算法 [ 19 ] 等。 3.2. 基于Retinex的优化算法 3.2.1. 单尺度Retinex光照校正算法 在单尺度Retinex光照校正算法SSR (Single-scale Retinex)中，使用高斯环绕函数来进行光照分量 L ( x ， y ) 的估计。高斯环绕函数定义如下： f ( x ， y ) = λ e − ( x 2 + y 2 ) / 2 σ 2 (6) 式中， σ 为尺度参数； 需满足以下条件： ∬ F ( x ， y ) d x d y = 1 (7) SSR光照校正算法使用单一尺度 σ 进行光照分量的校正。由于参数固定，难以处理复杂图像的光照校正问题，并且应用场景单一。为了解决这个问题，Jobson [ 19 ] 等人提出了多尺度Retinex光照校正算法MSR (Multi-scale Retinex)。 3.2.2. 多尺度Retinex光照校正算法 MSR算法通过采用多个不同尺度的高斯环绕函数进行光照分量的估计，然后将这些处理结果进行叠加，以期获得更好的光照校正效果，MSR算法定义如下： R ( x ， y ) = ∑ i = 1 N w k { log I i ( x ， y ) − log [ I i ( x ， y ) * f k ( x ， y ) ] } (8) 式中， w k 为权重， i 是高斯环绕函数的索引。高斯环绕函数定义如下： f k ( x ， y ) = λ k e − ( x 2 + y 2 ) / 2 σ k 2 (9) 式中， σ k 为 f k ( x ， y ) 的标准差， λ k 通过SSR算法中的计算方式得到。 3.3. Retinex光照校正算法的改进 MSR算法增加了SSR算法对不同场景的适应能力。但是MSR算法与SSR算法的光照分量估计方法的基本原理相同，它们使用高斯环绕函数对图像进行处理，从而得到光照分量。高斯环绕函数与线性滤波算法的物理意义类似，都是进行图像平滑操作。线性滤波算法相对于非线性滤波算法具有更加缓和的图像平滑效果，因此高斯环绕函数对图像进行光照分量的估计时，会获得更多的原始图像细节。从而在进行光照分量与反射分量分离时，减少了反射分量中的细节，而反射分量恰恰需要进行图像细节的保留。因此使用高斯环绕函数这种类似线性滤波方式进行光照分量估计时，会造成图像光照校正后的细节丢失。 针对这种问题，本文采用中值滤波进行图像光照分量的估计，中值滤波作为一种效果明显的非线性滤波方法，能够有效增加对图像的平滑效果，以此缓和图像的细节丢失问题。同时使用图像的信息熵函数(Entropy)作为光照分量的均匀性的检测标准，以此来判定原图是否光照均匀，进一步避免在实际项目中不必要的计算，减少计算量。 3.3.1. 中值滤波原理 中值滤波的原理是将图像中某像素点八邻域或四邻域的像素按灰度值进行排序，然后选择排序中间位置的像素灰度值代替该像素点灰度值 [ 20 ] 。中值滤波的定义如下：存在一组数 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ，把这n个数进行从大到小的顺序排列如下： x i 1 ≤ x i 2 ≤ ⋯ ≤ x i n (10) 式中， i 表示第 i 组数，在图像中即为第 i 个像素。将上式表示将第 i 个像素周围相邻的n个像素进行从大到小排序得到： y = M e d { x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i n } (11) 式中， y 称为序列的中值。 3.3.2. 图像光照均匀性检测 信息熵是表现图像的信息量的多少和像素灰度值的变化剧烈大小的客观评价标准，因此作者使用信息熵函数描述图像的精细程度和均匀性 [ 21 ] 。 信息熵函数的定义如下： E = − ∑ i = 0 L − 1 P e ( i ) l b [ P e ( i ) ] (12) 式中， P e ( i ) 用于描述图像中灰度值为 i 的像素个数； L 用于描述图像中存在的灰度级个数。 3.3.3. 算法处理流程 基于中值滤波与Retinex原理的光照校正算法工作流程如图6所示，具体包括： 图6. 算法处理流程 第一步：首先将原图 I ( x ， y ) 转换到对数域； 第二步：使用中值滤波进行图像平滑操作，得到光照分量 L ( x ， y ) 如下： L ( x ， y ) = I ( x ， y ) * M e d ( x ， y ) (13) 式中，*代表图像卷积运算； 第三步：对光照分量 L ( x ， y ) 进行信息熵计算，判断 L ( x ， y ) 是否均匀。如果 L ( x ， y ) 均匀，则原图 L ( x ， y ) 光照均匀，结束本算法。若光照不均匀继续执行下一步； 第四步：使用原图对光照分量进行逐像素相减，得到 log R ( x ， y ) ，具体如下： log R ( x ， y ) = log I ( x ， y ) − log L ( x ， y ) (14) 第五步：将对数域中的图像通过逐像素指数操作，得到时域中的图像 R ( x ， y ) ； 第六步：对恢复到时域后的图像进行灰度值拉伸。
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user: 4. 仿真与结果分析 本小节使用主观评价和客观评价两种方式对比MSR算法和本文提出的算法，从而验证本文提出的算法的功能性。同时将本文算法加入到轴承检测系统中，对比加入光照校正前后系统的准确率和时间的变化。 4.1. 实验环境搭建 4.1.1. 样本的选取 为了提升系统仿真结果的客观性，本文从轴承工厂中随机选取了约1000枚轴承滚子进行算法及系统性能的测试。同时，为了验证算法的普适性，本文选取了四种不同类型的光照不均图像，这四张光照不均图像基本涵盖了在实际生产线中存在的光照不均类型，具体如图7(a)、图7(d)、图7(g)、图7(j)所示，分别是存在单块光照不均区域、存在多块分散的光照不均区域、存在多块分散光照不均区域的同时存在灰度值与背景差异较小区域以及存在多块分散光照不均区域的同时存在灰度值与背景差异较大区域。 图7. MSR算法与本文算法的处理结果对比 4.1.2. 仿真软硬件环境搭建 本仿真在CPU为Intel (R) Core (TM) i3-3220型号的PC机中完成。算法使用Windows7操作系统配合Halcon12机器视觉软件完成运行。 4.2. 算法仿真结果及分析 4.2.1 . 算法对比实验主观结果分析 光照分量在图像中的特征与人类的主观感受接近，因此在进行光照校正结果判断的时候，认为主观感受应作为实验结果的考量条件之一。主观评价将从图像细节变化情况入手进行分析。 图7第(1)行图像，使用MSR算法进行光照校正后，整体均匀度提升，但是丢失了部分原图应有的细节。而使用基于中值滤波与Retinex原理的校正算法处理后，均匀度同样提升，同时基本不丢失原图细节。具体细节丢失情况如方框内图像所示。 图7第(2)行图像，使用MSR算法进行光照校正后，图像均匀度提升效果明显，但同时出现细节丢失问题。而使用基于中值滤波与Retinex原理的校正方法处理后，图像均匀度提升的同时，基本没有丢失细节，具体对比如方框内图像所示。 图7第(3)行图像，存在疑似缺陷，如方框中图像所示。使用MSR算法处理后方框中疑似缺陷出现细节丢失问题，同时疑似缺陷的灰度与其周边区域的灰度的差别减少。而基于中值滤波与Retinex原理的校正方法的细节丢失问题基本没有出现，并且方框内疑似缺陷灰度与其周边区域的灰度的差别没有出现明显的减少问题。 图7第(4)行图像，存在疑似缺陷，如方框中图像所示。使用MSR算法处理后同样出现细节丢失，且疑似缺陷的灰度与其周边区域的灰度的对比度也相对原图降低。使用基于中值滤波与Retinex原理的校正方法处理后，光照均匀性提升明显，且方框内疑似缺陷的灰度与其周边区域的灰度变化差别变化较少。 同时从不同算法对不同图像的整体处理结果可得，由于本文的算法使用了单一尺度的中值滤波对图像进行光照分量的估计，因此本文提出的算法与SSR算法一样能够将图像整体灰度变化稳定在一个很小的范围，更加便于光照校正后的图像处理。而MSR使用了多个尺度的高斯环绕函数对图像进行光照分量的估计，因此使用MSR算法处理后，不同图像的整体灰度差异相对较大，这种结果会对光照校正后的图像处理造成一定的影响。 4.2.2 . 算法对比实验客观结果分析 本文选择信息熵函数(Entropy)和图像灰度均值(Mean)作为图像客观评价标准。信息熵函数作为图像精细度、均匀性的指标，信息熵越大，图像细节越多，信息熵越小，图像细节越少。图像灰度均值用来描述不同图像间灰度的变化情况，不同图像间灰度均值变化越大，对图像后续处理的影响越大；灰度均值变化越小，对图像后续处理的影响越小。 具体的客观评价结果如表1所示。在使用MSR算法进行光照校正后，信息熵降低，说明图像经过处理后完成了对部分光照细节的滤除，同时，灰度均值变化相对原图来说更小，但是同样存在较大的差异。 Table 1 Comparison of objective evaluation result 图像 原图 MSR算法 本文算法 Entropy Mean Entropy Mean Entropy Mean 1 6.09056 178.827 5.07984 177.433 5.15706 157.597 2 5.80562 142.118 5.07982 174.285 5.19078 157.581 3 6.16574 173.320 5.02800 185.172 5.13692 157.530 4 6.25047 158.684 5.23554 179.345 5.38779 157.538 表1. 客观评价结果对比 而使用本文提出的方法对原图进行光照校正后，信息熵降低的同时，保证了灰度均值基本保持在同一个层次上，说明图像光照不均匀细节去除较好，同时与MSR算法相比，信息熵提升较大，保留了图像本身更多细节，并且对图像后续处理的影响相对MSR算法来说更小。 4.2.3 . 算法处理时间对比 如图8所示，MSR算法与本文提出的算法处理时间均基本维持在100 ms左右。根据算法结果的主客观分析可知，本文提出的算法能够较好的完成图像细节的保留，同时能够保证算法处理时间与MSR基本一致。说明本文提出的算法在不额外占用系统处理时间的前提下，获得了更好的处理效果，极大的提升了系统的处理效率。 图8. MSR算法与本文算法的处理时间对比 4.3. 系统仿真结果及分析 光照校正模块完成了图像光照的校正之后，需要对图像中可能存在的缺陷进行进一步的提取与分析，从而得出滚子合格与否的结果。 实验随机选择了约1000枚轴承滚子进行检测，分别使用人工检测、未加入光照校正模块检测系统、加入本文光照校正算法检测系统三种方式进行检测，并对检测时间进行统计。 由表2可知，在进行轴承缺陷检测时，人工检测的结果出现偏差很小，出现了10个漏检；未加入光照校正的检测系统出现了18个误检，与人工检测相比偏差很大；而加入光照校正之后，检测系统仅出现了2个误检，大幅降低了误检个数，有效的提升了系统的检测准确率。加入光照校正检测系统的检测准确率在提升的同时，也与人工检测相比大幅降低检测时间，极大的提高检测效率。
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user: 5. 结论 对精细度要求较高图像进行光照校正是一种较为常见的需求。本文在这方面进行了尝试，通过改进MSR算法中的光照分量的估计方式来进一步提升光照校正算法对图像细节的保留程度。该算法通过使用中值滤波来进行光照分量的估计，同时对光照分量的信息熵Entropy进行判断，从而对原图进行光照均匀度的判别，进一步的减少光照校正算法的处理时间。 Table 2 System detection and manual detectio 实验分组 误检数/个 漏检数/个 检测速度/个 人工检测 0 10 2.40s 未加入光照校正 18 0 0.25s 加入光照校正 2 0 0.34s 表2. 系统检测与人工检测对比 同时，本文设计了一种基于机器视觉的轴承滚子缺陷检测系统，并将本文提出的算法应用到系统中，提升了系统的检测准确率，同时也与人工检测相比大幅降低检测时间，极大的提高检测效率。
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user: 摘 要 本文研究了不规则区域上泊松方程的蒙特卡洛马尔科夫链方法数值求解。在不规则区域上，微分方程的数值计算通常是困难的。基于有限差分的思想，本文构造了可吸收马尔科夫链来求解不规则区域上的微分方程。不规则区域的数值实验结果表明了该方法的可行性和有效性。该方法为求解不规则区域上的泊松方程提供了一种新的计算思路，并保持了空间方向上二阶收敛阶。 关键词 :蒙特卡洛马尔科夫链方法，Poisson方程，不规则区域 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 众所周知，Poisson方程是一种经典的偏微分方程，广泛地应用于静电学，机械工程和理论物理等领域 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。由于方程求解域逐渐复杂化，Poisson方程难以得到解析解。传统上人们采用有限差分方法和有限元方法来得到Poisson方程的数值解，但是这两种各有优缺点。有限差分法是一种早期成熟的经典数值方法，在复杂边界的情况下，该方法并不灵活，而且对网格生成的要求非常严格 [ 6 ]。而有限元法是一种常用的数值方法，对不同求解域的微分方程具有较强的适应性，但是该方法的计算过程抽象而且复杂 [ 7 ]。近年来，蒙特卡洛马尔科夫链方法也越来越引起人们的关注 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。蒙特卡洛马尔科夫链方法在求解微分方程时具有良好的边界适应性，并且易于编程实现，是一种非常具有发展前景的数值方法。鉴于以上分析，本文考虑不规则区域上Poisson方程的蒙特卡洛马尔科夫链方法。 首先通过网格剖分构建不规则区域Poisson方程的有限差分方法，进而建立蒙特卡洛随机模型获得Poisson方程的近似解，根据蒙特卡洛随机模型引入马尔科夫链从而获得Poisson方程的数值解。
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user: 2. 蒙特卡洛随机模型 本文考虑迪利克雷条件下的Poisson方程 { − Δ u = f       in   Ω u = g                 on   Γ (1) 这里u 表示的是待求解的实函数，x，y为实自变量，并且 Γ 为求解域 Ω 的边界。由于本文考虑的是不规则区域上的Poisson方程，不失一般性，求解域不妨设为图1所示的情况。 图1. Poisson方程的不规则的求解域 图1中， Ω 表示整个求解域，并且 Γ 1 ， Γ 2 和 Γ 3 表示求解域的三个边界。下面对整个不规则求解域进行均匀网格剖分来获取网格节点。然而由于不规则边界的存在，网格剖分获得的边界点无法均匀的分布在边界上，如图2所示。 图2. 不规则区域剖分获得的网格节点 图2中，蓝色点(见联机版)表示内部网格节点 Ω k 并且k表示内部网格节点的序列编号。红色点(见联机版)表示由网格剖分获得的边界点 Γ b ，这里b表示边界点的序列编号。对于x方向剖分的次数为 M − 1 ，该方向的剖分步长为 Δ x i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ) 。并且y方向的剖分次数为 N − 1 ，其对应的剖分步长为 Δ y j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) 。由于生成网格节点的不均匀性，方程(1)不能直接通过二阶中心差分进行离散，下面本文给出了非均匀离散形式的二阶中心差分。 2 Δ x i − 1 ( U i + 1 ， j − U i ， j ) + Δ x i ( U i − 1 ， j − U i ， j ) Δ x i − 1 Δ x i ( Δ x i + Δ x i − 1 ) + 2 Δ y j − 1 ( U i ， j + 1 − U i ， j ) + Δ y j ( U i ， j − 1 − U i ， j ) Δ y j − 1 Δ y j ( Δ y j + Δ y j − 1 ) = − f i ， j (2) 由方程(2)可以得到： 1 Δ x i ( Δ x i + Δ x i − 1 ) U i + 1 ， j − ( 1 Δ x i ( Δ x i + Δ x i − 1 ) + 1 Δ x i − 1 ( Δ x i + Δ x i − 1 ) ) U i ， j + 1 Δ x i − 1 ( Δ x i + Δ x i − 1 ) U i − 1 ， j + 1 Δ y j ( Δ y j + Δ y j − 1 ) U i ， j + 1 − ( 1 Δ y j ( Δ y j + Δ y j − 1 ) + 1 Δ y j − 1 ( Δ y j + Δ y j − 1 ) ) U i ， j + 1 Δ y j − 1 ( Δ y j + Δ y j − 1 ) U i ， j − 1 = − 1 2 f i ， j (3) 令 λ 1 = 1 Δ x i ( Δ x i + Δ x i − 1 ) ， λ 2 = 1 Δ x i − 1 ( Δ x i + Δ x i − 1 ) ， λ 3 = 1 Δ y j ( Δ y j + Δ y j − 1 ) ， λ 4 = 1 Δ y j − 1 ( Δ y j + Δ y j − 1 ) ， λ = λ 1 + λ 2 + λ 3 + λ 4 ，可以得到： U i ， j = λ 1 λ U i + 1 ， j + λ 2 λ U i − 1 ， j + λ 3 λ U i ， j + 1 + λ 4 λ U i ， j − 1 + 1 2 λ f i ， j (4) 由方程(4)可知，求解域中的任意内点 Ω k 的函数值与其四个相邻点的函数值有关。由此可以对其他内点可以建立相同的近似方程，通过简化，可以得到所有内点与边界点的关系，从而可以得到任意内点 Ω k 的函数值 U ( Ω k ) 。如果有 N p 个粒子在 Ω k 点处释放，则这些粒子以方程(4)中对应的概率在网格上随机游 动。网格节点 Ω k 上粒子的移动方向可根据方程(4)中以 [ λ 1 k λ k ， λ 2 k λ k ， λ 3 k λ k ， λ 4 k λ k ] 为概率生成的随机数R确定，R在 [ 1 ， 2 ， 3 ， 4 ] 取值。其中0表示向左移动，1表示向右移动，2表示向上移动，3表示向下移动，粒子随机游动直至被边界点吸收，这样便构成了蒙特卡洛随机模型。那么任意内点 Ω k 的函数值可以近似的表示为： U ( Ω k ) = ∑ b g ( Γ b ) P b N p + 1 N p ∑ i = 1 N p ∑ m = 1 n i − 1 1 2 λ m f ( Ω m ) (5) 这里 P b 表示被边界点 Γ b 吸收的粒子的个数， n i 表示第i个粒子到达边界所运动的步数，即第i个粒子经过了 n i − 1 个内点在第 n i 次运动后被边界点吸收。 λ m 表示在内点 Ω m 处对应的 λ 的值。
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user: 3. Poisson方程的蒙特卡洛马尔科夫链方法 为了详细介绍马尔科夫链，下面将对求解域中的内点和边界点进行编号，如图3所示。 图3. 不规则区域中的内点和边界点的编号 图3中，内点的个数为 N f ，边界点的个数为 N b 。所有的内点和边界点按照图3的顺序排列成一列，然后每个粒子按照相应的概率移动直到被吸收，显然这是一个可吸收的马尔可夫链，其中马尔可夫链具有 N b 个可吸收态和 N f 个不可吸收态。在方程(4)中，在 U i ， j 处释放的粒子到 [ U i + 1 ， j ， U i − 1 ， j ， U i ， j + 1 ， U i ， j − 1 ] 的概率为它们各自的系数。假设 [ U i + 1 ， j ， U i − 1 ， j ， U i ， j + 1 ， U i ， j − 1 ] 的编号为 [ m ， n ， p ， q ] 。对于编号为k的内点 U i ， j 概率分布可以表示成下面的形式： P k = [ 0 ， ⋯ ， λ 1 k λ k ， 0 ， ⋯ ， λ 2 k λ k ， 0 ， ⋯ λ 3 k λ k ， 0 ， ⋯ λ 4 k λ k ， 0 ， ⋯ ， 0 ] 1 × ( N f + N b ) (6) 这里 [ λ 1 k λ k ， λ 2 k λ k ， λ 3 k λ k ， λ 4 k λ k ] 分别处在 P k 的 [ m ， n ， p ， q ] 的位置。由于每个网格点都可以确定其概率分布，那么整个马尔可夫链的概率传递矩阵可以得到，记为： P = [ I 0 R Q ] ( N f + N b ) × ( N f + N b ) (7) 其中， P i ， j 表示粒子从状态i到状态j的概率，矩阵 R ( N f × N b ) 表示粒子从不可吸收状态到可吸收状态的概率，矩阵 Q ( N f × N f ) 表示粒子从不可吸收状态到不可吸收状态的概率，矩阵 I ( N b × N b ) 表示粒子从可吸收状态到可吸收状态的概率，并且它是一个单位矩阵。矩阵0的元素都是0，表示粒子从可吸收状态到不可吸收状态的概率。对于可吸收马尔可夫链，矩阵 E − Q 具有可逆矩阵，其中E是与Q同阶的单位矩阵。 N = ( E − Q ) − 1 N i ， j 具有一定的实际意义，表示从状态i到状态j的传输路径数。那么对应的可吸收概率矩阵为： B = N ⋅ R 那么对于所有内点的函数值可以表示为下面的形式： U Ω = B ⋅ g Γ + N ⋅ F Ω (8) 这里 U Ω 表示所有内点的函数值， g Γ 表示所有边界点的函数值， F Ω = 1 2 λ Ω f Ω ，并且 f Ω 表示所有内点对应的f的函数值， λ Ω 为相应的内点所对应的 λ 的值。这里值得注意的是 U Ω 所对应的内点的函数值的编号与内点的编号是一致的。
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user: 4. 数值实验 为了进一步证明本文提出方法的有效性，本文将使用下面的形式来计算数值收敛阶。 E N ( h ) = | U ( x c ， y j ) − u ( x c ， y j ) | ∞ ，     r a t e h = log 2 ( E N ( h ) E N ( 2 h ) ) 这里h表示的是在x和y方向上的剖分次数 M = N 时， h = Δ x = Δ y 。 E N ( h ) 表示数值解和精确解之间的最大范数误差， r a t e h 表示空间收敛阶，并且 c = r o u n d ( M / 2 ) 。 考虑二维不规则区域上Poisson方程的迪利克雷问题，可以描述为下面的形式： { ∂ 2 u ∂ x 2 + ∂ 2 u ∂ y 2 = 2 e x + y ，                     ( x ， y ) ∈ Ω u = e x + y ，                                                   ( x ， y ) ∈ Γ 其中 Ω ∪ Γ = { ( x ， y ) | x 2 4 + y 2 ≤ 1 ， ( x − 1 ) 2 + y 2 ≥ 1 4 ， ( x + 1 ) 2 + y 2 ≥ 1 4 } ，该问题的解析解为 u = e x + y 。 图4. 在 M = N = 80 下的解析解(右边)和数值解(左边)的对比 图5. 在 M = N = 80 下的数值解与解析解的误差 Table 1 The numerical convergence order by Monte Carlo Markov chain metho M = N E N ( h ) r a t e h 10 3.58633 × 10 − 3 * 20 8.15134 × 10 − 4 2.1374 40 2.04723 × 10 − 4 1.9934 80 5.24128 × 10 − 5 1.9657 160 1.32845 × 10 − 5 1.9802 表1. 蒙特卡洛马尔科夫链方法数值收敛阶情况 图4展示了在 M = N = 80 下不规则区域上Poisson方程得到的精确解和数值解的比较。可以看出，两者的结果是一致的。图5展示了不规则区域上Poisson方程的数值解与解析解之间的误差，可以清楚的看出两者之间的误差很小。通过表1可以看出由蒙特卡洛马尔科夫链方法获得的数值收敛阶始终在2阶左右，其效果是显著的。
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user: 5. 结论 本文引入一种新的蒙特卡罗马尔可夫链方法求解不规则区域上的Poisson方程。数值结果表明了该方法的有效性和适应性。该方法为求解不规则区域上的微分方程提供了一种新的思路。此外，该方法简单，易于编程，还可推广到其它更复杂的微分方程。
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user: 摘 要 水凝胶具有三维交联网络结构和理化性能可调节的特性，在农业抗旱、污染调节、药物输送、组织工程等方面得到了广泛应用，但固有的低机械强度极大地限制了水凝胶的应用，特别是在需要坚硬、坚韧和抗冲击特性的承重软组织中。本文通过海藻酸钠溶液共价网络结合PAM共价网络来构建复合水凝胶，采用简单的浸泡策略，促进海藻酸钠微晶和链缠结网络的形成，将复合水凝胶转化为高机械混合双网络水凝胶。通过改变水凝胶制备过程中的海藻酸钠溶液浓度，交联剂的浓度，引发剂的用量，研究了制备条件对双网络水凝胶力学性能的影响。 关键词 :海藻酸钠，丙烯酰胺，水凝胶，断裂强度 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 水凝胶是一种具有三维网络结构的交联聚合物 [ 1 ] 。自1960年Wichterle和Lim在交联水凝胶上取得了开创性的成就以来 [ 2 ] ，水凝胶的独特的水溶性和良好的生物相容性就表现出巨大的生物医学前景，使它成为生物医学领域关注的重点材料 [ 3 ] [ 4 ] 。水凝胶常被用作组织再生的支架或作为治疗剂和细胞的递送载体，例如作为药物递送的载体，用于传染性病毒分子的快速诊断以及作为伤口敷料用于体内和体表的研究等 [ 5 ] 。水凝胶因为其优异的弹性，以及自身较好的恢复能力，近几年也成为自愈材料制作的热点 [ 6 ] 。 水凝胶的机械性能较差，是目前相关试验中需要解决的主要问题，其机械强度的不足限制了水凝胶的广泛应用，提高水凝胶的力学性能是将水凝胶应用从生物医学领域扩展到承重领域所必需的。同时水凝胶在3D/4D打印，软机器人，人造植入物，医疗设备和辅助健康技术中具有潜在的应用。在过去的十几年中，已经提出了很多成功改善水凝胶的机械强度的方法和策略 [ 7 ] ，虽然超过几十兆帕的拉伸应力的水凝胶是可以制取的，但是这样做仍然是一个巨大的挑战。 海藻酸钠(sodium alginate， SA)是一种来源广泛的天然高分子材料，具有很高的生物相容性，常被用于食品和医用材料 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。丙烯酰胺(acrylamide， AM)是一种白色颗粒晶体化合物，能够在紫外灯照射下聚合成聚丙烯酰胺 [ 11 ] ，通过研究发现，两者反应可以形成机械性能较高的双网络水凝胶。 本文通过改变水凝胶制备过程中的海藻酸钠溶液浓度，交联剂的浓度，引发剂的用量，研究了制备条件对双网络水凝胶力学性能的影响，并通过红外光谱和扫描电镜对水凝胶的结构进行了表征。
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user: 2. 实验部分 2.1. 试剂与仪器 海藻酸钠(纤维级，山东洁晶集团股份有限公司)，丙烯酰胺(化学纯，上海国药集团化学试剂有限公司)，无水氯化钙(分析纯，上海国药集团化学试剂有限公司)，N，N-亚甲基双丙烯酰胺(分析纯，上海麦克林生物试剂有限公司)，光引发剂Irgacure2959 (分析纯)，傅里叶红外光谱仪(Thermo Scientific Nicolet iS 50， Thermo Fisher Scientific)，扫描电镜电子显微镜(TM3000， Hitachi)，万能材料试验机Istron-3300 (Instron，美国)，紫外灯(365 nm，6组，功率共120 W)。 2.2. 样品的制备 海藻酸钠–丙烯酰胺水凝胶的制备：分别称取一定量的海藻酸钠，在搅拌的条件下加入去离子水中，制得海藻酸钠溶液；在上述溶液中按比例加入交联剂(N，N'-亚甲基双丙烯酰胺溶液)，光引发剂Irgacure2959，以及丙烯酰胺，继续搅拌后得到混合溶液，将混合溶液静置脱泡后放入紫外箱中进行光引发。控制光引发时间，得到光交联凝胶样品，将制得的光交联水凝胶浸泡在氯化钙溶液中得到双网络水凝胶样品。 图1为本文制备的海藻酸钠–丙烯酰胺水凝胶样品照片，其中图1(a0)、图1(a1)分别为经过氯化钙溶液浸泡和未经过浸泡的水凝胶。从照片中可以看出，两者都具有良好的透明性，经氯化钙浸泡的水凝胶颜色较深，这是因为浸泡后的海藻酸钠–聚丙烯酰胺与氯化钙发生了交联反应，导致凝胶颜色发生了变化。图1(b0)、图1(c0)，图1(b1)、图1(c1)分别为两种水凝胶的挤压形变以及形变恢复，由此发现，两种水凝胶具有良好的弹性，在压力移除后可快速恢复原来的形状。 图1. 海藻酸钠–丙烯酰胺水凝胶
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 红外光谱分析 如图2所示，黑色曲线是纯海藻酸钠红外光谱图，红色曲线是双网络水凝胶样品的红外光谱图，通过红外谱图的对比可以看出，海藻酸钠–丙烯酰胺–氯化钙水凝胶红外谱图中出现了海藻酸钠的特征吸收峰，同时在3300 cm −1 ~3500 cm −1 和1720 cm −1 附近的波峰明显增强，表示体系中含有大量的−OH，−NH和C = O基团，由此可以推断体系形成了丙烯酰胺与海藻酸钙的双网络结构，得到了双网络水凝胶。 图2. 纯海藻酸钠与海藻酸钠–丙烯酰胺–氯化钙水凝胶的红外光谱图 3.2. 海藻酸钠–丙烯酰胺水凝胶体系力学性能的影响因素 通过图3(a)曲线观察发现，当海藻酸钠浓度大于4%且继续增大时，水凝胶的断裂强度呈上升趋势。由图3(b)水凝胶断裂强度曲线得知，随着丙烯酰胺用量的增大，水凝胶的断裂强度增加明显，但当到达一定量时，断裂强度趋于稳定。从图3(c)中可以发现海藻酸钠–丙烯酰胺水凝胶断裂强度受引发剂用量影响，但影响程度较小。通过图3(d)可以发现，当增加光引发时间时，海藻酸钠–丙烯酰胺水凝胶断裂强度迅速增加，表明海藻酸钠与丙烯酰胺随光引发时间交联程度逐渐增大，同时，通过观察实验过程中溶液流动性的变化，可以看出，随时间推移，溶液的流动性逐渐降低，水凝胶逐渐成型，也表明两者之间交联程度在不断增大。 图3. 制备条件对海藻酸钠–丙烯酰胺水凝胶断裂强度的影响 综上，通过实验数据可知，SA浓度和引发剂的用量对SA/丙烯酰胺体系的力学性能影响不大，丙烯酰胺的用量和交联的时间决定水凝胶体系的力学性能，其中在100 ml溶液中，海藻酸钠4 g，丙烯酰胺5.4 g，光交联剂0.35 g，交联1 h为最好的交联条件。 3.3. 海藻酸钠–丙烯酰胺–氯化钙水凝胶体系力学性能的影响因素 图4为水凝胶断裂强度随海藻酸钠浓度、丙烯酰胺用量、引发剂用量、交联时间、氯化钙浓度的变化曲线图，从图4(a)中可以看出随着海藻酸钠浓度的增加，水凝胶的断裂强度有增强趋势，对比之前海藻酸钠–丙烯酰胺水凝胶的数据，可知氯化钙对水凝胶体系有增韧作用，使水凝胶体系的断裂强度增强。图4(b)为水凝胶断裂强度随丙烯酰胺用量的变化的曲线图，从图中可以看出，随着丙烯酰胺用量的增大，水凝胶的断裂强度会不断增加。通过图4(c)可以看出，改变引发剂的用量虽然对水凝胶断裂强度有影响，但是影响较小。从图4(d)中可以看出，水凝胶的断裂强度受交联时间影响较大，随着时间的推移，海藻酸钠与丙烯酰胺的交联程度越来越好，在到达一定时间后，水凝胶断裂强度的增加幅度会变小。通过图4(e)曲线数据可以看出，氯化钙浓度的增大有利于水凝胶韧性的增加，但是影响程度较小。 图4. 制备条件对海藻酸钠–丙烯酰胺–氯化钙水凝胶断裂强度的影响 综上，海藻酸钠–丙烯酰胺–氯化钙体系制备得到的水凝胶主要受丙烯酰胺用量和交联时间的影响，氯化钙浓度提高有利于水凝胶强度的增加。在100 ml溶液中，海藻酸钠4 g，丙烯酰胺5.4 g，光引发时间1 h，氯化钙浓度为5%为最好的交联条件。 3.4. 微观形貌 图5中图5(a)为纯海藻酸钠的微观结构，图5(b)为水凝胶的微观结构(对海藻酸钠–丙烯酰胺–氯化钙双网络结构水凝胶进行冷冻干燥，冷干后的样品在电镜下进行观察可以发现)如图所示，不同于海藻酸钠的片层结构，海藻酸钠–丙烯酰胺–氯化钙双网络结构水凝胶呈现高度多孔的微观结构。在离子交联的多层结构的基础上，由于丙烯酰胺的引入，导致体系之间发生了共价交联，产生了结构更加复杂的多孔双网络结构，双网络结构水凝胶呈现出与海藻酸钙凝胶完全不同的力学性能正是由这种复杂结构导致的。 图5. 纯SA与交联SA的微观结构
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user: 4. 结论 通过研究发现，海藻酸钠–丙烯酰胺水凝胶与海藻酸钠–丙烯酰胺–氯化钙水凝胶的力学性能主要受丙烯酰胺用量以及交联时间的影响，同时氯化钙的加入有利于增强水凝胶的力学性能。这是由于水凝胶双网络结构的形成有利于增强其力学性能。
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user: 摘 要 本文解决了从单张图像估计深度信息的问题。单张图像与深度图之间的映射是是模棱两可的，它需要全局信息和局部信息。本文部署了一个全卷积U型神经网络，它用预训练的ResNet-50网络提取图像特征，然后用残差上采样模块将特征图恢复到深度图的尺寸大小，并且使用了跳跃链接，整个网络呈现U型，从而对全局信息和局部信息进行融合。整个网络可以进行端到端的训练。 关键词 :单目深度估计，全卷积神经网络，残差上采样，跳跃链接 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 深度图估计是计算机视觉的一个基础性问题，它可以展现一个场景的一些几何关系。近几年提出了不少的从立体图像中估计深度的成功方法。如果有精确的图像匹配，深度的确可以从立体图像中估计出来。这方面已经被广泛研究过了，但是在实践中常常会遇到单目图像的深度估计的问题，图片有的是室内的，有的是室外的。因此在缺乏深度传感器的情况下估计深度信息是必不可少的。再者，深度信息对计算机视觉的其它任务有很大帮助，比如图像识别 [ 1 ] 与语义分割 [ 2 ] 。 众所周知，从单目图像中估计深度信息是一个不适定问题，因为一张RGB图像可能对应无限多种现实世界的场景，并且获取不到可靠的视觉线索。有很多工作都尝试着解决这个问题。近来，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNNs)常常用来学习像素与深度之间的一种内含的关系。本文实现了一个端到端可训练的U型CNN架构，结合残差网络，可以学习图像像素灰度值与对应深度图之间的映射。
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user: 2. 相关工作 2.1. 经典方法 经典方法依赖于对场景几何的强烈假设，依赖于手工制作的特征和概率图模型，而概率图模型利用图像的水平对齐几何信息或其他的几何信息。比如，Saxena et al. [ 3 ] 利用线性回归和MPF从图像特征中预测出深度，之后又将该工作扩展到Make3D系统 [ 4 ] 。然而，这个系统依赖于图像的水平对齐。 2.2. 基于特征的映射方法 第二种相关工作是基于特征的，给定一张RGB图像，在RGB-D的数据集中找到最近邻的图相对，检索出来的深度图会被用来产生最后的深度图。Karsch et al. [ 5 ] 利用SIFT流，之后用一种全局优化的方法，而Konrad et al. [ 6 ] 计算检索出来的深度图的中值，之后用交叉双边滤波来平滑。Liu et al. [ 7 ] 将优化问题建模为连续和离散的可变势能的条件随机场Conditional Random Field (CRF)。这些方法都基于这样一个假设：RGB图像中的区域之间的相似性也意味着相似的深度线索。 2.3. 基于卷积神经网络的方法 近来，基于CNN的深度估计方法开始占据主流。由于这个任务跟语义分割很相近，所以大多数工作都基于The Image Net Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) [ 8 ] 中最成功的架构。Eigen et al. [ 9 ] 是第一个运用CNN来预测单目图像深度的。他们用了两个深度网络模块，第一个做全局粗糙的速度估计，第二个在局部改善预测结果。这个想法之后被扩展 [ 2 ] ，三个CNN网络栈被用来额外预测表面法线、类别以及深度。另外一个提高预测深度图质量的方向是将卷积神经网络与图模型结合。Liu et al. [ 10 ] 提出用一种CRF loss的方式在CNN训练过程中学习一元的和成对势能，这种方法没有利用几何先验就达到了最好的结果.这个想法行得通是因为深度值是连续的 [ 11 ] 。Li et al. [ 12 ] 和Wang et al. [ 13 ] 用层次CRFs来细化patch-wise的CNN预测结果，从超分辨到像素级别。 2.4. 基于全卷积神经网络的方法 全卷积神经网络(Fully convolutional networks， FCN)在密集预测的问题中有令人满意的表现。 [ 14 ] 使用FCN，并用CRF来进行后处理。除了传统的卷积层， [ 15 ] 使用扩张卷积来有效增加神经元的感受野，而且不用增加模型的参数以及训练所需要的数据量； [ 16 ] 在语义分割任务中使用转置卷积来上采样特征图和预测图，并提出U-net网络结构。Laina et al. [ 17 ] 提出一种带有残差上采样块的全卷积残差神经网络。
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user: 3. 网络结构 本文的网络结构如图1所示，分别为特征提取部分和上采样部分。其中第一部分用ResNet50，删除了最后的全局池化层和全连接层，并以预训练模型的权值进行初始化；第二部分使用残差上采样 [ 17 ] ，使得特征图逐步放大，最终输出预测的深度图。最后，使用跳跃连接，对第一部分的特征与第二部分的特征进行融合。 1) 残差上采样层 如图2所示，Unpooling层可以把特征图里的每个值都映射到一个2*2的矩阵的左上角处，而该矩阵的其他位置均填充数值0，后接一个5*5的卷积层。这样的结构可以把输入的特征图的尺寸增大，在本例中，则可以将尺寸加倍。然而，这样的结构会在数值0上花费过多的计算，并且使得输出的预测图造成棋盘效应(棋盘状伪影)。为了解决这个问题，本文引入残差上采样层(Fast up-projection layer [ 17 ] )，用4个不同的小卷积，分别是3*3、3*2、2*3和2*2，代替5*5的卷积层。如图3所示，在残差上采样层的每个分支上特征图分别经过4个不同的卷积核，再做插入操作，使得特征图的尺寸加倍，同时通道数减半。 2) 跳跃连接 由于卷积神经网络是层级结构，也就是说，越靠近输出端的神经元拥有越大的感受野，并且可以产生越抽象的特征，而越靠近输入端的神经元其感受野越小但是包含更多的边缘信息。基于这个前提，本文将网络第一部分的特征与第二部分的特征进行级联，这种跳跃式的连接既让梯度更有效地反向传播，又保留更多的边缘信息。 图1. 本文提出的网络结构 图2. 上采样块 图3. 残差上采样块
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user: 4. 实验 本文将提出的模型在NYU V2数据集 [ 18 ] 上训练和测试。包含1449个室内场景RGB图像及其对应的深度图，其中795个训练样本对，654个测试样本对。在对训练集中拿出10%作为验证集，剩余的训练样本当做开发集，并对开发集离线做了随机旋转、改变尺寸以及剪切，最后数据扩增到了大约5000个样本对，并且保证RGB图与深度图是同步变换的。在训练的过程中，又对训练集中每一对样本进行同步的随机左右翻转和随机改变RGB图的颜色，这样的在线随机变换相当于进一步离线扩增数据集而且不用占用额外的磁盘容量，最后可以推算出数据扩增到了10，000个样本对。 本文模型实现基于PyTorch，电脑配置为Intel core i5处理器、NVIDIA GTX 1060显卡和8 GB内存。使用ADAM优化器，学习率初始化为0.003，并且每5个epoch将学习率乘于0.1，权重衰减系数为0.0001。 为了定量评估模型，本文使用如下指标。 d 为深度标签值， d ^ 为深度预测值， T 为图像中所有的像素的集合， δ 为准确率，threshold为准确率阈值(分别取1.25、1.25 2 和1.25 3 )。 δ = max ( d ^ i d i ， d i d ^ i ) < t h r e s h o l d 平均绝对误差(rel)； 1 | T | ∑ d ∈ T | d ^ − d | / d 平均 log 10 误差： 1 | T | ∑ d ∈ T | log 10 d ^ − log 10 d | 均方根误差： 1 | T | ∑ d ∈ T ‖ d ^ − d ‖ 2 实验结果： Table 1 Comparison of evaluation index on NYU v2 datase 方法 准确率(越高越好) 误差(越低越好) δ < 1.25 δ < 1.25 2 δ < 1.25 3 Rel RMS log10 Karsch [ 5 ] - - - 0.374 1.12 0.134 Liu [ 7 ] - - - 0.335 1.06 0.127 Eigen [ 9 ] 0.611 0.887 0.971 0.215 0.907 - Liu [ 12 ] 0.614 0.883 0.971 0.230 0.824 0.095 本文方法 0.625 0.898 0.980 0.225 0.720 0.100 表1. NYU v2数据集上实验评价指标对比 NYU V2数据集上的实验结果如表1所示，通过结果对比可以得知本文算法结果更优。与Liu [ 12 ] 的结果相比，本文模型的准确率分别提高1.79%、1.7%和0.9%，同时平均相对误差和均方根误差分别降低了2.17%和12.6%。 分析： 在测试集中随机选取3张图片用于训练好的模型进行深度估计，本文方法的结果如图4所示。与Eigen等 [ 9 ] 的方法比较，本文没有先粗略预测再细致调优的多尺度CNN结构，而是单尺度的网络；与Liu等 [ 12 ] 提出的方法相比，本文在像素级别进行了密集预测，并且不需要用CRF作为后处理方式对预测图进行细节优化。 图4. NYU v2图像深度估计结果
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user: 5. 结论 本文提出了一种新的深度估计模型，以解决单目图像的深度估计问题。该模型利用预训练的ResNet50作为编码器，利用残差上采样块构造出解码器，并且利用跳跃连接将底层特征与高层特征融合起来，从而加速网络收敛和保留更多的边缘信息，是一个端到端的全卷积网络，大大减少了参数的个数与训练所需的样本数量。与文献 [ 5 ] 、 [ 7 ] 、 [ 9 ] 和 [ 12 ] 相比，本文提出的模型误差更小、准确率更高。在未来的研究中，将会引入扩张卷积，利用这种卷积增加神经元的感受野，从而得到更优的局部特征。
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user: 摘 要 研究采用不良同伴交往问卷、简易应对方式问卷和戒毒人员药物渴求问卷对889名戒毒人员进行问卷调查，以探讨强制戒毒人员不良同伴、应对方式和药物渴求的关系，初步构建并验证应对方式在不良同伴与药物渴求之间的中介作用。结果表明：戒毒人员不良同伴与消极应对方式和药物渴求呈显著正相关，消极应对方式能正向显著预测药物渴求。消极应对方式在不良同伴和药物渴求之间起到显著的中介作用。说明了消极应对方式在戒毒人员不良同伴和药物渴求之间存在中介效应；不良同伴、消极应对方式和药物渴求三者之间显著正相关。 关键词 :戒毒人员，不良同伴，应对方式，药物渴求 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 药物渴求是药物成瘾者对于药物产生精神作用效果的一种强烈的渴望(Koob， 2002)，一旦成瘾，毒瘾难以根治和戒除。在我国，主要戒断毒品的方式为强制隔离戒毒。在戒毒工作实践中发现，戒毒人员能够快速的在戒毒所实现生理戒断和身体康复，却在回归社会不久后，又出现强烈的药物渴求和复吸行为。研究发现，毒品成瘾群体处于一种高复吸状态，易陷入“生物戒断–回归社会–复吸–再戒断”的恶性循环(孔安康，杨波，肖玉琴，2011)。影响毒品成瘾人群的药物渴求的研究表明青少年易在不良同伴教唆和指引下尝试吸毒，且个体接触毒品的年龄越早，终生吸食毒品的可能性就越大(Moos， 2006)。而良好同伴的交往与教育能够缓解毒品成瘾人群的药物渴求程度，有效防止复吸(叶雄，张艳，2009)。研究表明，应对方式与药物渴求有显著的相关性。陈丹等(2017)发现，积极的应对方式与药物渴求呈显著负相关，消极的应对方式则与药物渴求呈显著的正相关。积极的应对方式使得戒毒人员能够正面、自主地去控制毒品渴求；而消极的应对方式使得戒毒人员逃避现实、以及放大戒毒的不可能性和曾经吸毒时的主观快感，诱使他们寻找曾经的毒友圈，再次陷入复吸。 不良同伴、应对方式和药物渴求三者之间的关系是什么？研究通过问卷调查，初步构建并验证应对方式在不良同伴和药物渴求之间的中介作用，为未来戒毒领域的研究提供理论与数据支持；为强制隔离戒毒所内的心理干预提供新视角和新思路。
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user: 2. 研究进展 成瘾的最主要特性就是渴求感，渴求感的主要表现在于无法抑制住自己渴望的冲动，并且想要重复进行的主观愿望(Tiffany & Wray， 2012)。药物渴求是吸毒人群对毒品表现出强烈的心理渴求，是对先前药物所产生的精神作用难以克制的欲望，它分别通过正、负强化产生效果：一是在使用药物后产生的喜悦、欢欣的正向体验，满足了生理、心理需求后，促进之后重复使用的行为；二是在停止使用药物后，产生不适的戒断反应，继续使用则能停止不适感受，进而促进用药行为(Drummond， 2001)。 国内学者梁健辉等区分了5种类型的药物渴求，即奖赏型药物渴求、消除型药物渴求、获得型药物渴求、强迫型药物渴求和社会型药物渴求，其中社会型药物渴求就是指个体由于社会因素而引发的对药物的渴求(梁建辉，刘锐克，2001)。应激、社会环境、社会支持系统、亚文化人群、经济状况、道德水准等社会因素均可能对药物滥用者的渴求程度和复吸行为产生影响(安莎莎，2008)。Drummond (2001)归纳了药物渴求与复吸之间可能存在的关系。结果发现，药物渴求与复吸两者之间是无关的；但在未来测量方式发展完善的情况下，药物渴求完全能够预测复吸行为。 药物渴求程度和复吸行为的产生与同伴交往有紧密的联系，皮亚杰的认知发展理论是最早出现的同伴交往理论，该理论认为儿童与同伴交往有利于其认知水平发展；班杜拉的社会学习理论认为，儿童的社会行为是通过与同伴的交往进行学习与强化的，同伴是儿童的模仿对象；而尤里·布郎芬布伦纳的生态系统理论认为，同伴关系之间受环境的影响，与环境存在交互作用(Bronfenbrenner， 1986)。同伴的交往能促进个体的社会性发展，个体在集体协作中树立价值观，满足个体的社会需求Weiss (1974)。根据社会学习理论，个体的行为会受到同伴的影响，同伴会对个体起到榜样强化的作用，青少年会去学习、模仿同伴的行为(Akers， 2009)。良好的同伴关系有利于个体和群体的关系越来越紧密，群体合作更加融洽，个体能够实现自我价值；而与不良同伴交往，模仿学习他的行为则会反向影响个体的发展。 是否产生复吸行为与个体的应对方式有关，弗洛伊德的心理防御机制理论最早提出应对(coping)的定义，是指当个体遇到超过自身认知和资源范围的外部压力时，不断调整内部认知和需求，以缓解外部压力，达到内外协调的心理平衡状态，从而适应环境(俞磊，1994)。而所谓的应对方式(coping style)，则是对应对的种类划分，也是指心理应激过程中的一种重要调节机制，它调节应激与应激结果之间的关系。通常个体在处理压力事件时，首先会对压力事件进行认知评价与评估，之后再表现出一系列与之相适应的应对活动(杨探宇，2017)。 目前关于应对方式的理论主要应对特质论、应对过程论和认知现象学交互作用论。应对特质论是根据弗洛伊德的防御理论发展而来的，主要观点是个体的应对是由特定的人格特质决定的，不会随着刺激情境的变化而变化。即当处于压力情境下时，个体会以常用的应对进行反应，在不同情境下具有一致性；并且因不同的人具有不同人格，产生的应对还具有个体稳定性。其缺点在于，过分强调了人格特质的作用，而忽视了环境与个体之间的应对方式。应对过程论是由Seley的应激理论演化而来的，它主张面对压力时个体的应对受环境的影响，即应对受刺激源的影响，在应对过程中出现认知与行为的动态变化，具有多维性和可变性。其缺点在于，缺少对于个体行为内部动机因素的考虑，无法解释在同一压力情境下的个体应对方式差异现象。认知现象学交互作用论是目前学者们普遍认可的理论，该理论认为，应对受人格因素和环境因素的交互作用影响，将前两者的理论结合起来，既关注了行为的内部动机，又关注了情境的作用(王春莉，2006)。综上将应对方式定义为个体面对应激环境下所采取的应激策略，分别为积极应对和消极应对。 尽管与不良同伴的接触会提高个体的药物渴求程度，但并不是每个个体都会受影响，在此我们需要考虑应对方式在其中的作用。不良同伴会对个体的应对方式产生影响。王振宏(2003)发现，不良同伴群体相较于良好同伴群体在面对压力刺激等环境条件下，易出现消极应对方式，表现为较强的侵犯性和发泄性。由于不良群体存在着不良的倾向，同伴之间也易产生消极的应对方式，对同伴产生不好的影响。且群体内部有着较强的团体一致性，在集体文化中存在着集体自尊，团体内部成员有团体顺从性，若同伴关系不良，个体会采取消极态度处事，甚至会走上打架斗殴、犯罪吸毒的歧途(宋玲，2009)。同时，应对方式也能影响个体的同伴关系。采取积极应对方式的个体与同伴相处，相比于采取消极应对方式的个体关系更融洽(李冰月，2015)。那么初次吸毒和有过复吸历史的吸毒成瘾者在处于压力情境下时，对药物渴求的程度有区别吗？对吸食冰毒的成瘾者进行实验研究的结果表明，在面向压力刺激时，有过多次吸食历史的被试相较初次吸食的被试而言，会显示出更多的药物渴求和负面情绪(徐舒彦，2017)。由此可见，吸毒人员通过药物成瘾缓解压力，却也同时产生负面情绪进而促使他们消极应对生活。消极的应对方式会促进毒品使用的行为增加，并且还会促进毒品使用量的增多(曾红，2005)，以往研究表明，戒毒人员的积极应对与药物渴求之间存在显著的负相关，强戒人员往往采用积极的应对方式(如积极参与活动、接受治疗等)以此缓解药物渴求的程度(陈丹，关荐，郭雨墨，2017)。Belsky和Pluess的差别易感模型提到，由于某遗传特征或基因的影响，那些容易受到消极环境影响而表现出行为问题，也容易经历积极环境而表现优秀，个体所处的环境与个体的特性和自身特征(如应对方式)会影响其社会适应，进而影响行为(苏萍，张卫，喻承甫等，2017)。 现存的关于不良同伴的研究，被试群体多为儿童、未成年及学生。对于戒毒人群的同伴关系研究，更多关注戒毒者吸毒阶段同伴关系特征以及回归社会阶段的同伴支持与影响，对在强制隔离戒毒所中的同伴关系关注有限(刘露，魏碧，2018)。而在强制隔离戒毒所的两年中，同伴对个体的药物渴求有着不同程度的影响，强制的措施能够有效帮助戒毒人员生理脱毒。有些学员用积极配合的态度做好重新适应社会的准备，而有些学员则盼望着能够早日离开，并借着待在戒毒所的机会，结交新的同伴，相约复吸。我们应当开展不良同伴在吸毒和复吸中的关系研究，以此警戒未吸毒人群，谨慎交友，开展防吸毒教育。所以有必要关注戒毒人员在强戒所期间的同伴关系。 基于上述文献发现，不良同伴能正向预测戒毒人员的药物渴求程度；应对方式与不良同伴、药物渴求均呈显著相关。但前人研究并未探讨三者之间内部关系及运作机制，所以提出以下研究假设： 假设一：不良同伴、应对方式与药物渴求三者两两相关。即不良同伴与药物渴求间具有显著相关性；应对方式与药物渴求间具有显著的相关性：积极的应对方式与药物渴求间具有显著的负相关性，消极的应对方式与药物渴求具有显著的正相关性；不良同伴与应对方式具有显著相关性。假设二：应对方式在不良同伴与药物渴求之间起中介作用。理论模型如图1所示： 图1. 理论模型图