结合Contourlet变换的各向异性扩散图像去噪

提出了一种结合Contourlet变换的各向异性扩散图像去噪算法.结合Contourlet变换和各向异性扩散的优点,通过Contourlet变换得到图像不同尺度的Contourlet系数矩阵,实现了建立在对图像多尺度分析基础上新的各向异性扩散算法.实验表明,新算法能够获得良好的视觉效果并且有效地提高了去噪图像的PSNR值,同时避免了传统的各向异性扩散出现的阶梯效应,更好地保留了图像的纹理和细节.     

无线传感器网络中定向扩散协议的改进算法

定向扩散算法周期性地扩散探测分组时,会给网络带来很大负载,严重影响了数据分组的传输性能。该文提出了一种基于梯度的受限扩散算法。通过分析邻居梯度,计算扩散的广度和深度,进而选取最优的转发节点集进行扩散。仿真结果表明受限扩散算法在保证较低能量消耗的前提下,大大缩短了扩散持续的时间和数据分组端到端时延。     

基于非线性复扩散及全局和局部特性的医学图像角点检测

常规的角点检测方法通常只考虑曲率极大值的局部特性,且在单一尺度下进行,易受噪声的影响,造成角点的漏检。为了克服这些缺陷,本文采用将多尺度分析的非线性复扩散处理方法与边缘点曲率极值的局部和全局特性相结合进行角点检测的方法。首先对图像进行保护边缘的非线性复扩散,以获取不同尺度的图像信息;然后针对不同尺度下图像的实部和虚部,进行基于全局和局部特性的角点检测,除考虑角点曲率极值的局部特性外,还将其与邻近点曲率的关系作为全局特性加以比较,最终确定角点。实验结果表明,本文方法可以有效地去除噪声的干扰,提取的角点数目多,避免漏检,位置准确。     

改进蚁群算法在QoS路由中的应用与研究

在分析传统蚁群算法缺陷及其在QoS路由中的应用的基础上,提出了一种与真实蚁群系统更加相符的基于双向寻路和信息素扩散的蚁群算法,采用来自源节点和目的节点两个方向的蚂蚁探路的同时进行信息扩散.仿真结果表明,该改进蚁群算法在网络规模较大的条件下仍能快速找到满足QoS路由性能指标的路由,节省了QoS路由搜索时间,提高了网络服务能力.     

无线传感器网络中基于映射扩散的节点定位算法

提出了一种基于映射扩散的无线传感器网络节点定位算法,适用于规模较大、参考节点较少的无线传感器网络.该算法在传感器网络中首先随机选择一个节点作为"起始节点",然后根据扩散算法选择3个"一级节点",然后以每个一级节点为中心,逐级外推,直至覆盖网络中的所有节点.仿真结果证明,该算法可以快速准确进行定位,可降低和均衡所有节点的能耗,提高定位精度.     

基于Region多层结构P2P计算网络定位服务策略研究

运用基于Region多层结构P2P计算网络具有小世界模型的特点，提出了基于标准Gossip算法的分级搜索包扩散策略Multi-layer Gossip和Region间基于正六边形的蜂窝路由探测算法，把网络中的消息包分为基于Region间和Region内扩散两类，通过控制消息扩散数K和消息发送轮次数i，实现消息包的高速扩散，使定位某种服务的工作量和查询范围从网络中的所有结点数降低到Region内的节点数，有效地防止恶意请求引发的洪。通过模拟分析，Multi-layer Gossip扩散效率趋于理想状态，消息最多经过O(log√n/m^1 e)完成Region内扩散。     

基于改进OS-SIFT的可见光与SAR图像自动配准

针对尺度不变特征变换（SIFT）算法配准可见光和合成孔径雷达（SAR）图像时性能较差的问题,提出了一种基于改进光学-SAR图像的SIFT(OS-SIFT)可见光和SAR图像配准算法。首先,利用非线性扩散滤波构建可见光和SAR图像的非线性扩散尺度空间,并采用多尺度Sobel算子和多尺度指数加权均值比算子分别计算可见光和SAR图像的一致性梯度信息。然后,用图像分块策略剔除尺度空间第一层后对尺度空间进行分块,在一致性梯度信息的基础上提取Harris特征点,得到稳定且均匀的点特征。基于梯度位置和方向直方图模板构建描述符并对其进行归一化处理,以克服影像间的非线性辐射差异。最后,利用欧氏距离进行特征匹配,并采用快速抽样一致性算法剔除误匹配。实验结果表明,相比联合位置、尺度和方向的SIFT算法和OS-SIFT算法,本算法的匹配率有明显提高,均方根误差也相对较低。     

基于协同热扩散模型的协同图像分割算法

针对传统的图像分割算法由于缺乏先验知识得不到 理想的分割结果,或需要大量的人工交互问题,本文提出 了一种基于协同热扩散模型的协同图像分割算法。算法通过建立图像集合中的扩散模型, 利用传导边将图像连接成一 个统一的扩散网络,从而将图像集合的协同分割问题转化为3D 扩散模型最大增益的求解问 题,最终根据子模优化理论 对其进行求解。在协同分割数据集上的大量对比实验,验证了本文协同分割算法的优异性能 。     

基于扩散滤波的图像边缘检测算法

在处理图像的过程当中,边缘检测环节和提取环节具有重大的作用,算法是否科学直接决定着整体的功能。新世纪以来,我国边缘检测算法取得了举世瞩目的成就,可仍有很多的弊端需要我们去解决。因此,如何探索更加简便、容易实现的算法,具有重要的现实意义。而将扩散滤波理论应用于图像的边缘检测中,对图像进行扩散率波时,使用双向的扩散框架,可以让其增加逆向扩散边缘的效果。本文主要对基于扩散滤波的图像边缘检测算法这一问题展开了深入的研究和探讨,希望可以给同行朋友提供有用的帮助。     

结合USFFT Curvelet变换的各向异性扩散图像去噪模型

提出了一种结合USFFT Curvelet变换的各向异性扩散图像去噪模型.它有机结合了Curvelet变换和各向异性扩散(P-M扩散)两者的优点.通过P-范数方法选择合适的梯度阈值K,P-M扩散过程通过处理经过Curvelet变换得到的图像的不同尺度的Curvelet系数矩阵,实现了建立在对图像多尺度分析的基础上的新P-M扩散模型.实验表明,新模型的处理结果能有效避免传统P-M扩散出现的阶梯效应,同时更好地保留图像的纹理和细节.     

基于多尺度信息融合的SAR图像建筑物提取

根据高分辨力合成孔径雷达(SAR)图像中建筑物的特性,提出了一种基于多尺度信息融合的建筑物提取方法。以非下采样轮廓波变换(NSCT)为多尺度分析框架,通过融合基于NSCT低频子带的多尺度区域分析结果提取潜在建筑物区域;同时,融合基于NSCT高频信息的边缘检测结果与均值比算子结果提取边缘结构信息;在此基础上,结合区域与边缘结构信息对虚警进行滤除,对漏检建筑物进行补充,完成建筑物提取。实验结果显示：该方法优于基于多特征融合的建筑物检测算法,在实验所用图像上的平均查全率达到94%,表明文中方法的有效性。     

基于用户与节点规模的微博突发话题传播预测算法

突发话题传播建模与预测的主要目的是对网络中可能产生不良影响的、紧急性突发事件的后续传播进行控制。目前微博网络中的话题传播与预测研究尚处于起步阶段。通过对病毒传染模型、消息传播模型以及话题传播模型的深入研究,提出一种基于微博粉丝关系、用户活跃度和影响力的话题传播模型,将微博用户集合划分为感染用户、易染用户和免疫用户,分析感染用户和易染用户的粉丝关系,预测下个时间窗口内被感染的用户规模。沿用话题传播模型研究中的“内外场强”概念,通过研究发现“内场强”和“外场强”有特定的比例关系,基于用户群的规模大小,分别提出基于用户和节点规模的话题传播预测算法。相关实验表明,基于用户的算法预测更为准确但是时间复杂度较高,基于节点规模的算法则更适合大规模数据集的处理。     

基于最优非线性扩散的快速相干斑抑制算法研究

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像相干斑去噪一直以来都是SAR图像处理的一项关键技术.本文提出一种基于最优非线性扩散的快速相干斑抑制算法,该算法使用最近提出的基于可训练非线性扩散的图像复原框架,并针对合成孔径雷达强度图像,结合相干斑噪声的统计特性,训练非线性扩散过程中的滤波器参数和响应函数参数.实验结果表明,该算法性能与PPBit、SAR-BM3D等主流相干斑去噪算法性能相当甚至更优;同时与这些算法相比,该算法计算效率能够提高75%以上,并且适于并行运算实现.     

Molecular dynamics approach to structure-property correlation in epoxy resins for thermo-mechanical lifetime modeling

This paper addresses the potential of molecular dynamics simulation for structure-property correlations in epoxy-resins. This is an important topic within a multi-scale framework to lifetime prediction in electronic packaging. For that purpose, epoxy-resins with small systematic variations in chemical structure have been synthesised and then characterised by various thermo-mechanical testing methods. It was found that moisture diffusion showed the greatest response with respect to material and loading parameters such as polarity, free volume, moisture concentration and temperature. Based on a parametric study, modeling approaches of various complexity have been able to show first qualitative but then also quantitative agreement. The paper comments further on the accuracy and limits of the method and correlates the calculations with experimental structural analysis results.     

改进非下采样轮廓波在散斑条纹中的滤波处理

为了改进传统多尺度变换滤波在电子散斑干涉（ESPI）条纹图中去噪效果和边缘细节保护不理想问题，提出改进非下采样轮廓波（NSCT）滤波算法。采用离散平稳小波变换和NSCT变换模型，联合非线性扩散和改进的快速非局部均值滤波算法，进行了理论分析和实验验证，取得了将本文中算法应用于模拟和实验ESPI条纹图滤波效果定量分析的数据。结果表明，本文中的算法在模拟ESPI条纹图和实验图相比其它算法散斑指数最小分别为0.41121，0.38043，0.35362，对应峰值信噪比最大；该算法在提升去噪能力的同时，能够更好地恢复条纹细节信息。研究结果为以后应用多尺度变换滤波在ESPI条纹图打下了基础。     

Relationship between Service‐Related Activities,Service Capability and Market Diffusion: Case of WiBro

The market performance of WiBro in Korea has not been as expected, and its rapid diffusion in the near future is unlikely owing to the existence of competing services. There has been little research on the factors affecting this low market diffusion. This study is based on an analytical framework in which a lack of service capability and the insufficiency of service‐related activities have resulted in the current poor market performance. An expert survey was conducted on WiBro specialists and verified using the analytical hierarchy process method. The result of this analysis is as follows: underinvestment in network deployment and marketing, insufficient promotional policies, and a shortage of service capabilities are to be analyzed as the main causes of WiBro's low market diffusion.     

邻域扩散选择平滑图像放大算法

提出了一种新型的各向异性扩散图像放大的邻域扩散选择平滑法(ADASS),将邻域扩散法与选择平滑滤波器相结合,降低了算法的复杂度,并提高了图像的放大质量.该算法在平滑噪声的同时可以有效地增强边缘,使得放大后的图像无论在边缘处还是平滑区域均能达到理想的效果.实验结果的主观质量及峰值信噪比(PSNR)值表明了算法的有效性.     

基于定向扩散和移动代理的无线传感器网时空信息集成框架研究

无线传感器网络的有效节点分布往往是时空变化的,要求提供及时、可靠和高效的信息处理技术。提出一种基于Directed Diffusion和移动代理的时空信息集成框架。通过观测节点的兴趣泛洪和传感节点的目标检测信令泛洪,建立观测节点和有效节点间的双向梯度;目标检测信令在观测节点上触发的时间延迟窗生成节拍,在节拍中完成移动代理初始化和访问路径规划,其中节拍是空域信息集成的时间点,节拍序列则构成时域信息集成的时间轴;移动代理携带集成算法执行访问路径,完成时域和空域的信息集成。分析讨论了框架性能的关键参数,并通过飞机模型的二值图像识别仿真实验,证明了框架的有效性。     

基于数据同化和粒子群优化算法的遥感影像融合

针对现有的基于色彩空间变换、基于统计以及基于多尺度分析等融合模型的建立主要依赖于经验,其参数选取存在主观性,基本上不能根据融合图像的后续使用目的进行自适应调整的问题,该文提出了一种基于数据同化和粒子群算法的遥感影像融合框架。此框架根据后续处理对影像各个属性指标值的依赖程度确定各个属性指标的权重,构造由影像各个属性评价指标的加权和所组成的目标函数,再利用粒子群算法优化目标函数从而获取合适的影像。一组实验以熵、平均梯度、标准方差、空间频率和结构相似性等定量指标验证了该框架的有效性。