各向异性尺度空间图象增强

文章讨论了各向异性热传导系数尺度空间理论在图象增强中的应用。尺度空间的生成可以通过热传导方程来获得,传统的理论采用各向同性的热传导系数。为了在对图象噪声进行平滑的同时,保持图象的细节,采用了各向异性的热传导方程。考虑到旋转不变性,对各向异性的热传导方程的计算方法进行改进,不仅考虑了垂直和水平方向的影响,而且考虑对角方向上象素点的影响。实验证明算法是有效的。     

散热器里的大学问——认识计算机的散热器

通常，如果电脑机箱内的各部件发出的热量在一定的时间内无法排出，那么由此累积产生的高温不但会导致系统的不稳定，甚至还有可能会烧毁某些部件，所以我们选择一个好的散热器是势在必行的。散热器顾名思义，当然就是担当了一个负责电脑内部热量与外部环境热量进行交换的角色，通过主动或者被动的方式，吸收热量传递出去或加快机箱内空气流动，以达到散热的效果。而这些散热器里面的“学问”很大!     

气体泄漏传热模型及其有限元分析

对气体发生泄漏时漏孔处的流动与传热耦合特性进行研究。分析泄漏流动状态并考虑摩擦力影响,推导气体泄漏描述方程,利用焦耳-汤姆逊系数计算泄漏节流温差并采用压缩因子进行修正。基于有限元方法建立传热模型,对泄漏稳态流与热传导的耦合场进行仿真分析,进而通过红外热成像方式实现泄漏点定位。仿真与实验结果表明,该传热模型较好地表征了泄漏发生时漏孔处的热特性,为利用红外成像技术的泄漏定位方法奠定了基础。     

非正规四边形网格二维抛物方程的有限体积差分方法

扩散方程的数值模拟是计算流体力学和数值热传导问题中的一个重要的基础性课题。 热传导数值计算中,需要计算各种非线性的扩散方程,扩散方程的数值模拟是各种线性、非线性的流体力学方程数值计算的基础,研究扩散方程的高精度,高效率和守恒的数值方法,     

煤层自燃隐蔽火源红外成像探测技术研究

利用红外成像技术对煤矿井下隐蔽高温区域探测是一个崭新而富有挑战的课题。课题以煤的热传导理论为基础,结合红外辐射测温理论、红外热像仪测温原理,以红外热像观测为手段,进行实验研究,掌握了松散煤体存在内热源时煤热量传递过程、松散煤体表面红外辐射特征,建立了松散煤体有源数学模型,通过数值模拟,研究了导热系数、辐射率对煤体红外辐射能量的影响。     

三维热传导方程的Krylov子空间方法并行分析

热传导方程在地下水流动数值模拟、油藏数值模拟等工程计算中有着广泛应用,其并行实现是加速问题求解速度、提高问题求解规模的重要手段,因此热传导方程的并行求解具有重要意义。对Krylov子空间方法中的CG和GMRES算法进行并行分析,并对不同的预处理CG算法作了比较。在Linux集群系统上,以三维热传导模型为例进行了数值实验。实验结果表明,CG算法比GMRES算法更适合建立三维热传导模型的并行求解。此外,CG算法与BJACOBI预条件子的整合在求解该热传导模型时,其并行程序具有良好的加速比和效率。因此,采用BJACOBI预处理技术的CG算法是一种较好的求解三维热传导模型的并行方案。     

传热与流动的数值计算与彩色图象显示

本文介绍了在应用计算机进行传热与流动过程数值模拟与彩色图象显示方面的一些初步结果,其中包括一维稳态热传导、一维不稳态热传导、二维稳态热传导、二维充分发展通道内的传热与流动、扩散火焰的发展以及流体中夹带颗粒运动的数值分析与显示等。     

基于改进的各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法

提出了一种基于各向异性扩散方程的改进方法.通过将Perona和Malik各向异性扩散模型(P-M模型)中的扩散方向由四方向扩展到八方向,使图像细节信息得到增强,并提出一种新的扩散系数计算方法,克服了以往方法中收敛速度过快的问题,且新的梯度算子能更好地区分噪声点和检测边缘区域.仿真医学超声图像降噪实验表明,该方法的滤波效果和保边性能优于经典的P-M方程和林石算子,同时迭代时间也大大减少,是一种有效地医学超声图像降噪方法.     

制造业的趋势

面向二十一世纪,白热化的竞争使企业 致力于四大战略转移 1、人力资源由“管理”向“开发”转移。“开发”意味着建立更具活力的学习及培训机制与组织,意味着通过价值观及企业文化的渗透来规范并激励组织成员,使组织成员的目标高度协同,人力资源管理从“他律”走向“自律”。 2、产业由“劳务型”向“高科技型”转移。R＆D是企业工作的龙头,“创造”将是决定性的,高附加值(尤指设计开发)的生产必将淘汰“简单劳务密集型”产业。 3、生产要素由“地区间流动”向“全球化流动”转     

巨介电常数材料 CCTO 的可变程跳跃电导研究

文章研究了巨介电常数材料Ca Cu3Ti4O12(CCTO)在宽温区(-120℃~300℃)及宽频域(1 Hz~10 MHz)的交流电导及介电性能。在低温区和高温区,CCTO表现出两种不同的导电过程,均可以由Mott提出的可变程跳跃电导机制(Variable-Range-Hopping,VRH)来描述。研究发现高温VRH过程与氧空位的二次离子化相关,而低温过程符合普适介电响应方程,其介电弛豫行为起源于极化子的弛豫。     

双向增强扩散滤波的图像去噪模型

提出一种双向增强扩散滤波的图像去噪模型。简化扩散方程建立双向扩散系数,使模型在扩散过程中能够实现平滑与锐化的双向过程,为加强平滑和锐化强度,用小波变换增强图像,使整体图像轮廓得到增强和局部图像纹理特征得到弱化。然后,对阈值进行了自适应设计和改进,使其根据图像的最大灰度值和迭代次数自动控制阈值,进一步保留图像边缘和细节特征。实验仿真和可行性的验证结果表明,新模型去噪效果较理想,不但能抑制噪声,而且能保护细节信息,峰值信噪比得到了有效的提高,性能更优越。     

各向异性扩散平滑滤波的改进算法

图像的噪声过滤和增强是数字图像处理中非常重要的组成部分.在图像处理过程中,为了既有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘和重要的细节信息,在Perona-Malik各向异性扩散模型（PM模型）的基础上,通过对变分方法的扩散方程中扩散系数的改进,提出了一个对噪声图像更有效更具有适应性的去噪扩散模型.该模型针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数.在实际处理过程中该模型不仅能够有效地保持图像的边缘,而且还能够克服PM模型对小尺度噪声敏感和部分边缘和细节失真的问题.实验结果表明,改进的扩散模型的性能优于PM模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型.     

Graph spectral image smoothing using the heat kernel

A new method for smoothing both gray-scale and color images is presented that relies on the heat diffusion equation on a graph. We represent the image pixel lattice using a weighted undirected graph. The edge weights of the graph are determined by the Gaussian weighted distances between local neighboring windows. We then compute the associated Laplacian matrix (the degree matrix minus the adjacency matrix). Anisotropic diffusion across this weighted graph-structure with time is captured by the heat equation, and the solution, i.e. the heat kernel, is found by exponentiating the Laplacian eigensystem with time. Image smoothing is accomplished by convolving the heat kernel with the image, and its numerical implementation is realized by using the Krylov subspace technique. The method has the effect of smoothing within regions, but does not blur region boundaries. We also demonstrate the relationship between our method, standard diffusion-based PDEs, Fourier domain signal processing and spectral clustering. Experiments and comparisons on standard images illustrate the effectiveness of the method.     

一种基于小波子带各向异性扩散方程的图像平滑方法

根据小波变换对图象的多分辨率表示的同时将不同边缘归结到不同的小波子带,文章提出了将改进的退化扩散方程结合图象的不同小波子带的图象平滑方法。这样,对高频子带,扩散方向由子带方向确定,扩散速度由梯度幅值和二阶导数决定; 而在灰度变化不大的低频子带,采用传导系数为常数的热方程进行平滑。实验证明,该方法在对图象进行平滑的同时,较好地保留了图象的线条边缘特征和角点特征,同时算法复杂性大为降低。     

Geometric Heat Equation and Nonlinear Diffusion of Shapes and Images

Visual tasks often require a hierarchical representation of shapes and images in scales ranging from coarse to fine. A variety of linear and nonlinear smoothing techniques, such as Gaussian smoothing, anisotropic diffusion, regularization, etc., have been proposed, leading to scalespace representations. We propose ageometricsmoothing method based on local curvature for shapes and images. The deformation by curvature, or the geometric heat equation, is a special case of thereaction–diffusionframework proposed in [41]. For shapes, the approach is analogous to the classical heat equation smoothing, but with a renormalization by arc-length at each infinitesimal step. For images, the smoothing is similar to anisotropic diffusion in that, since the component of diffusion in the direction of the brightness gradient is nil, edge location is left intact. Curvature deformation smoothing for shape has a number of desirable properties: it preserves inclusion order, annihilates extrema and inflection points without creating new ones, decreases total curvature, satisfies the semigroup property allowing for local iterative computations, etc. Curvature deformation smoothing of an image is based on viewing it as a collection of iso-intensity level sets, each of which is smoothed by curvature. The reassembly of these smoothed level sets into a smoothed image follows a number of mathematical properties; it is shown that the extension from smoothing shapes to smoothing images is mathematically sound due to a number of recent results [21]. A generalization of these results [14] justifies the extension of the entireentropy scale spacefor shapes [42] to one for images, where each iso-intensity level curve is deformed by a combination of constant and curvature deformation. The scheme has been implemented and is illustrated for several medical, aerial, and range images.     

用Sobel算子细化边缘

提出了一种用Ｓｏｂｅｌ算子细化边缘的新方法,通过引入衰减因子得到不失真的灰介边缘图Ｐ１,然后将灰阶边缘图Ｐ１用Ｓｏｂｅｌ算子进行正理２,得以边缘的边缘图Ｐ２,再用前者减去后者得差值图Ｐ３,再将Ｐ３中为负的点改为０,用以除去３图中边缘外侧的点,从而得取边缘产细的边缘,对于边缘模糊的部分这种过程可以重复多次,最后也可得到较细的边缘（但不一定连接）,此种方法对于处理其它边缘检测方法得到的边级也有效。边缘     

基于偏微分方程的稠密视差图获取方法

立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要的热门研究课题,为了获得性能更优的稠密视差图,通过把偏微分方程理论运用于机器视觉中,提出了一种新的基于能量函数获取稠密视差图(disparity map)的方法,并首先分析了匹配点对在不同相对位置下对匹配项产生的影响;接着提出了适用于视差图的各向异性的热扩散方程,它不仅继承了Alvarez定义的正则项对初始视差图内部平滑和保持边缘不连续的特性,还通过引入图像的噪声屏蔽函数和二阶方向导数来分别控制对应视差图中不同区域的扩散速度和角点处的扩散方向;最后通过定义的正则项和匹配项来构造新的能量函数,并把基于区域匹配算法得到的视差图作为初始值,再利用最速下降法求解相应的最小能量泛函。实验结果表明,无论从视觉效果上,还是重构深度图的判别上,该新算法都取得了更优的性能。     

A modified wave equation with diffusion effects and its application as a smoothing scheme for seismic wave propagation simulations

We present a new modified wave equation and apply it to develop a smoothing scheme for seismic wave propagation simulations. With mathematical rigour we show that the solution of the new equation, which is derived as an analog of the advection–diffusion equation, can be obtained by the spatial convolution between a solution of the wave equation and the heat kernel and has a finite propagation speed and a diffusion effect. Using numerical experiments we show that the smoothing scheme based on the modified wave equation has the following advantages. Firstly, it preserves the characteristics of the wave equation such as wave propagation speed. Secondly, it selectively removes the short-wavelength components of the solution. Lastly, the energy decreases slowly after the short-wavelength components have been removed. Since our smoothing scheme can be implemented by adding simple correction terms to usual schemes, it can easily be applied to the seismic wave equation.     

Smart nonlinear diffusion: a probabilistic approach

In this paper, a stochastic interpretation of nonlinear diffusion equations used for image filtering is proposed. This is achieved by relating the problem of evolving/smoothing images to that of tracking the transition probability density functions of an underlying random process. We show that such an interpretation of, e.g., Perona-Malik equation, in turn allows additional insight and sufficient flexibility to further investigate some outstanding problems of nonlinear diffusion techniques. In particular, upon unraveling the limitations as well as the advantages of such an equation, we are able to propose a new approach which is demonstrated to improve performance over existing approaches and, more importantly, to lift the longstanding problem of a stopping criterion for a nonlinear evolution equation with no data term constraint. Substantiating examples in image enhancement and segmentation are provided.     

核磁共振图象的预处理

核磁共振等医学图象,由于受成象方法的限制,图象中病变部位常湮没在噪声信号中,引起医生的漏诊甚至误诊,如果经过适当降噪预处理,可以使病变部位特征更加明显,从而使医生的诊断更准确。但降噪算法常会因过度平滑引起图象细节特征的模糊,因此需求采用能保留细节的平滑处理算法。该文采用改进的基于梯度的偏微分算法,克服了退化扩散议程对图象细节的模糊效应,兼顾了降噪和保细节,对比几种常用的保边界平滑算法,实验结果表明,该文的改进算法对于核磁共振脑瘤图象的预处理,优于其他几种算法。