对时间的分数阶扩散方程在图像恢复中的应用

提出了一种包含对时间的分数阶导数的非线性扩散方程,它是对Perona-Malik的非线性扩散方程和Cuesta提出的方程的推广,介于非线性抛物方程和非线性双曲方程之间,从而能有效地控制扩散过程,使得在去除图像噪声的同时能够尽可能地保留图像的边缘等细节信息。数值试验结果显示,该方程比Perona-Malik的非线性扩散方程有更好的去噪效果。     

基于非线性扩散与小波变换的混合图像去噪算法

利用小波变换能够很好地保留图像细节信息的特点,提出了一种将非线性扩散方程和小波变换相结合的图像去噪方法。采用由小波系数估计的非线性扩散方程扩散函数对图像进行非线性扩散,取得了较好的去噪效果。仿真试验证明了算法的有效性。     

基于非线性扩散方程的改进全变分去噪模型

针对传统的全变分(T V)模型因参数选择敏感,导致去噪图像容易在平滑区域产生"阶梯效应"或者虚假边缘的情况,提出一种基于非线性扩散方程的改进全变分去噪算法.在传统的TV算法基础上,提出了一种针对参数的自适应迭代函数,结合P-M算法的非线性扩散方程,使本算法在迭代初期可以看作各向同性去噪模型,有效去除"阶梯效应",随着迭代次数的增加,此模型为各向异性去噪模型,在去除噪声的同时,有效保护图像的边缘细节.实验结果表明,去噪过程中,该算法在扩散系数和自适应迭代函数的共同作用下,消除了阶梯效应和虚假边缘,相比传统TV算法提升了图像3 dB的峰值信噪比(PSRN)和视觉效果.基本满足图像预处理要求.     

基于总变分和各向异性扩散方程的图像恢复模型

提出了一个基于总变分和各向异性扩散方程的图像恢复模型,该模型通过引进“纯粹的”各向异性扩散方程的扩散项．实现了偏微分方程去噪方法中非线性扩散方程与能量泛函变分法的有机结合．实验表明该模型不但能够提高去噪性能。而且可增强边缘并保持边缘的位置;能够保持图像中的纹理特征和不能用边缘刻画的大尺度细小特征,使得处理后的图像清晰度和对比度大大增强,而且有意义的细节特征也被保留。     

基于局部投影算法的舰船信号降噪处理研究

利用基于非线性动力学系统的局部投影降噪算法研究了舰船辐射噪声的非线性降噪问题。分析了局部投影降噪算法邻域半径参数与降噪效果的关系,研究了利用噪声强度估计邻域半径参数的方法。通过对含噪Lorenz模型和实际舰船信号进行降噪处理,得到了较为满意的结果。     

一种自适应改进曲率扩散超声图像滤波方法

针对图像尤其是医学超声图像的边缘模糊或者缺失对图像进一步处理带来的影响,同时由于传统改进曲率扩散方程无法自适应以及迭代时间长,本文提出了一种结合高斯滤波的参数自适应的改进曲率扩散方法,并且使用统计学中的绝对偏差中值自动调整梯度阈值参数。该方法能在保留改进曲率扩散方程去噪能力的同时有效地保留图像边缘细节信息,同时减少了滤波过程中的迭代次数,从时间复杂度的方面提高了方法的效率。另外,自适应梯度阈值的采用进一步提高了改进曲率扩散方程保留图像细节信息的能力。实验结果表明,结合高斯滤波的参数自适应改进曲率扩散方法继承了改进曲率扩散的优点,同时又减少了人工干预,提高了去噪效率。     

半导体激光器电导数和光导数起伏现象与其可靠性的关系

大量实验发现,可靠性差的半导体激光器其电导数和光导数曲线存在较大的起伏,但目前缺乏相关的理论分析,作者从理论上解释了电导数和光导数起伏与半导体激光器可靠性之间的关系。理论分析和老化实验均表明,电导数和光导数存在明显起伏的器件可靠性较差,电导数和光导数起伏可作为半导体激光器可靠性评价的有效方法。     

利用各向异性扩散去除SAR图像中的斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像受到相干斑点噪声的干涉,严重影响合成孔径雷达图像的质量。我们利用各向异性扩散方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声,只要选择合适的扩散方向和速度,就能较好地保留图像的边缘和细节信息。最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验,并与小波去噪滤波方法进行比较,各向异性扩散方程具有更好的抑制噪声的效果。     

利用各向异性扩散去除SAR图像中的斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像受到相干斑点噪声的干涉，严重影响合成孔径雷达图像的质量。我们利用各向异性扩散方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声，只要选择合适的扩散方向和速度，就能较好地保留图像的边缘和细节信息．最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验，并与小波去噪滤波方法进行比较，各向异性扩散方程具有更好的抑制噪声的效果．     

RICCATI方程有理展开法及其在非线性反应扩散方程中的应用

通过利用一个新的广义的Riccati方程有理展开法,得到了非线性项具有任意次幂的非线性反应扩散方程的一些新的更广义的精确解.该方法的主要思想是充分利用Riccati方程的解来构造非线性发展方程的精确行波解.这个方法还可以应用到其他的非线性发展方程中去.     

运用拓扑优化和分数阶扩散的图像去噪方法

针对目前经典的图像去噪方法去掉图像噪声的同时使边缘变得模糊这一局限性,提出了一种利用拓扑导数和分数阶扩散的图像去噪方法.基于拓扑优化的思想,以拓扑导数为指标,提取边缘点,并在边缘点处选取最优的各向异性扩散系数.利用对时间的分数阶扩散方程对图像扩散.本文确定扩散系数的方法具有全局性的特征.数值实验证明,算法能有效地去除图像中的噪声,并能很好地保留图像的边缘等细节信息.因此将分数阶扩散方法与拓扑优化思想相结合能获得很好的图像去噪效果.     

基于各向异性扩散的多细节图像消噪方案

文章针对传统消噪方法在消除噪声的同时破坏了图像的细节信息的缺点,基于各向异性扩散方程实现数字图像中的消噪,并与中值滤波、均值滤波和各向同性扩散进行比较,实验仿真证明各向异性扩散消噪在消除噪声的同时更好的保留了图像的细节信息。     

LD区块地震资料噪声特征分析与压制

LD区块浅层含气范围很广,中深层是高温高压富集区,且地震噪声复杂,使得地震资料信噪比低,资料品质低,严重影响后续资料处理和解释的精度。本文首先采用频谱分析、自相关等技术分析了该区影响地震资料品质的地质因素和噪声特点,并发现常规压制噪声技术在靶区适应性差。为此,本文提出一套以复合多域多变换多层次去噪方法压制LD区块噪声的高精度高保真技术系列。该技术系列分别采用了复合多域去噪、多变换去噪、叠前叠后去噪等手段,对地震资料进行处理。处理结果表明,用文中提出的方法去噪,能在保持有效信号的前提下,最大可能地消除噪声。     

基于TV-Stokes方程的图像去噪算法

将切向量的零散度条件与TV-norm相结合,利用能量极小化方法得到非线性的TV-Stokes方程,对切向量进行修正,并根据修正后的切向量来重构图像,提出了一种基于TV-Stokes方程的图像去噪算法,最后通过仿真实验验证了本算法的可行性和有效性.     

Global sparse gradient coupled tensor diffusion model for image denoising

A global sparse gradient coupled tensor diffusion model for image denoising is proposed to improve the problem of edges blurring induced by the DTTR model. First, a tensor matrix is constructed by the global sparse gradient which is more accurate and robust than classic gradient operators. Then the diffusion equation is guided by the tensor matrix for image denoising. The diffusion resulting from this model is isotropic inside a homogeneous region and anisotropic along its edge so that an accurate tracking of the edges is possible. Numerical experiments show that the proposed method achieves a competitive denoising performance in comparison with the comparative algorithms in terms of both subjective and objective qualities. Experimental results indicate that the performances of denoising methods can be improved by introducing a guide map, which is obtained by the global sparse gradient model.     

求Boussinesq方程孤子解的新方法

探讨了利用双线性导数法求Boussinesq方程孤子解的新方法.首先通过非线性函数变换,给出4阶Boussinesq方程的双线性导数形式,然后利用待定系数法求出了方程的孤子解.此方法可用于研究一大类非线性发展方程.     

基于小世界模型和图论的图像去噪

提出了一种基于图论的偏微分方程(PDE)图像去噪方法。在构造图的拓扑结构过程中,引入了小世界模型,降低图的直径,加快算法的收敛速度。同时,评估了图的权重函数中最优参数的选取。最后,用图的拉普拉斯矩阵和图上的热扩散方程实现图像的去噪。仿真实验结果表明,本文提出的方法能够有效去除高斯噪声,较完整地保持图像中的边缘等细节信息,在去噪性能和算法收敛速率上优于其它的PDE去噪方法。     

磁共振电阻抗成像问题的一个迭代解法

针对磁共振电阻抗成像（MREIT）的一个数学模型,提出了一个迭代算法．算法的基本思想是使用逐次线性化．通过将问题化为非线性算子方程,推导出算子的形式导数,给出了线性化问题解的等价表达．