涉及景深的雾天图像增强的偏微分方程模型

提出了一种新的雾天交通图像增强算法,对大气物理散射模型两边同时取梯度,得到原始图像与无雾图像梯度场之间的关系,将无雾图像的恢复转化成梯度能量泛函求极值问题,由变分得到图像增强的偏微分方程模型。通过暗原色先验,得到块透射率和点透射率,用快速小波变换分解的方法将块透射率的低频和点透射率的高频融合计算得到透射率,最后用有限差分法求解欧拉方程获得无雾图像。仿真实验结果表明该算法能够有效提高图像的质量。     

P-M模型扩散函数的改进

P-M模型是图像平滑中经典的模型,其特点是既能消除孤立噪声点,又能有效保持图像边缘。P-M模型中的扩散函数,其作用是控制平滑力度。本文在研究P-M模型基础上构造了一个新的扩散函数,采用新扩散函数的P-M模型对图像进行平滑,其结果与经典的P-M模型相比,在峰值信噪比相当的情况下,迭代次数大大减少,运行速度得到很大提高。     

MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型

为了改善传统Fast ICA算法的稳定性和分离效率,基于Tukey M估计构造了一种新的非线性函数,提出了MTICA算法;并在此基础上结合SVR算法,建立了一种新的MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型。用MTICA算法将原始股票数据分解为独立分量进行排序去噪,选择不同的SVR模型分别对各独立分量和股票价格进行预测。在SVR算法中引入了人工生态系统优化算法（AEO）选参,提高了模型的预测精度。通过对上证B股指数的实证分析,结果表明,MTICA-AEO-SVR模型比ICA-AEO-SVR模型和ICA-SVR模型更准确和高效。     

图像平滑的自适应保真全变分模型

提出一种自适应保真的全变分平滑模型,证明其解的稳定性。结合各向同性和全变分的优点,利用扩散系数构造保真项,从而增强图像边缘,该模型根据图像的梯度信息确定门限值进而选择合适的图像平滑方法。在去除噪声和保持边缘的同时避免了“阶梯”效应,实验结果表明,该模型能有效地去除噪声,提高图像的峰值信噪比。     

You-Kaveh图像去噪模型扩散系数的改进

本文在You-Kaveh模型的基础上,提出了一个新的扩散系数,得到了一个去噪效果更好的方程,新方程不但能够去除高斯噪声,而且能够很好地去除椒盐噪声。同时,改进了模型中拉普拉斯算子的离散形式,使其包含更多的图像信息,能够更准确地判断图像的特征。采用本文方法处理后的图像,避免了用二阶偏微分方程处理图像常出现的"阶梯"效应;同时,和同类的四阶偏微分方程去噪模型相比,本文方法的处理结果不会出现"斑"点,因此视觉效果更加理想。最后通过实验证明了该方法的有效性。     

一种安全的图像秘密共享方案

提出一种安全、可靠的(k, n)门限图像秘密共享方案。在该方案中影子图像的大小小于原秘密图像,图像恢复具有无质量损失的特性。由于新方案将秘密图像分割成一些块图像,因此对图像可以进行实时处理。该方案在对图像保密有较高要求的场合有一定的实用价值。     

非守恒粘弹性输流管道系统的动力分析

从线粘弹性微分型本构方程的一般表达式出发，建立了粘弹性输流管道的Hamilton原理，并据此推导出粘弹性输流管道的固-液耦合振动微分方程。用归一化幂级数法具体地计算了非守恒Maxwell模型粘弹性悬臂管道系统的颤振临界流速和临界自振频率，给出了第一、二、三阶模态的复频率曲线(Argand 图)，并对该管道的动力特性和稳定性进行了讨论。计算结果表明，松弛时间对粘弹性悬臂管道的动力稳定性有着显著的影响。     

具有可移动弹性支承输流管道的稳定性分析

研究了具有可移动弹性支承的输流管道的稳定性问题。建立了分段表示的运动微分方程以及弹性支承处的连续条件和边界条件,采用有限差分法导出了复特征方程,分析了弹性支承处的弹性常数、支承位置对输流管道振动频率和稳定性的影响,给出了稳定性区域图,指出了发散和颤振区域。     

简支Kelvin模型粘弹性输流管道的动力稳定性

对简支Kelvin模型粘弹性输流管道的动力稳定性进行了研究,具体分析了材料的无量纲延滞时间对无量纲流速与前二阶模态的无量纲频率的实部及虚部之间变化曲线的影响.计算结果表明,当无量纲延滞时间小于或等于10^-5时,可将其按弹性管道处理;当延滞时间大于10^-4时,简支Kelvin模型粘弹性输流管道与简支弹性输流管道及简支Maxmell模型粘弹性输流管道的一个最大差异在于不发生耦合模态颤振,而是发生单一模态颤振.     

考虑分数阶梯度的雾天图像增强偏微分方程模型

为了在去雾的同时增强图像中的纹理细节信息,提高图像亮度,改善图像质量,提出一个雾天图像增强的分数阶偏微分方程模型.将分数阶微分与大气散射物理模型结合,建立了去雾图像的分数阶梯度场;为了突出图像的纹理细节信息,避免出现边缘过度增强或细节纹理增强不够的现象,构造了分数阶梯度场的增强函数,使分数阶梯度场随着梯度模的变化达到非线性增强的效果;在梯度域建立能量泛函,使雾天图像梯度场逼近增强梯度场,通过变分法得到分数阶偏微分方程图像增强模型;最后用有限差分法对模型进行数值求解.实验结果表明,文中模型在去雾的同时,能够有效地提高图像的对比度和清晰度,是一种有效的雾天图像增强模型.