冷永刚，赵尔华，石 鹏，张 莹

(天津大学机械工程学院，天津 300072)

自从 1981年 Benzi等[1]研究古气象冰川问题提出随机共振(stochastic resonance，SR)概念以来，SR现象受到了广泛的关注．随机共振现象是一种非线性现象，它利用噪声的积极作用，使淹没于噪声中的弱信号得到共振加强，从而实现从强噪声干扰中检测微弱信号的目的．利用双稳SR技术处理一维信号的理论和实验研究在国内外已比较成熟，发表的相关文献也很多[1-3]．双稳 SR对于淹没在噪声中的周期和非周期信号均具有很好地增强作用，即对于任意的一维序列，双稳 SR有助于突出其中的特征成分．随着随机共振应用研究的深入，其应用范围逐渐延伸到数字图像处理领域[4-8]，如Ye等[4]利用双稳系统实现了图像直流分量的增强，另外在阈值系统中，Marks等[5]发现通过向图像添加适当强度的噪声可以使图像更加符合人的视觉特征，文献[6]提出了双稳SR能够改变信号的直方图分布，从而将双稳随机共振用于二维图像的处理．二维图像的SR处理方法通常是将二维图像先按行或列次序展开为一维数列，然后输入给双稳系统进行随机共振处理，此处称之为一维双稳SR．为进一步分析二维图像的随机共振现象，深入研究SR在图像识别和视觉理解过程中的作用，笔者以一幅经典的lena灰度图为研究对象，进一步完善一维双稳SR，并在此基础上提出图像的二维双稳SR方法．同时，由于系统参数的变化会引起势垒高度、势阱间距和粒子跃迁速……