基于视觉心理学的SFS流形算法研究

通过视觉方法获取形状在科学研究及工程实践中有着重要作用,灰度图像是最容易获取的视觉信息之一。目前由灰度重构的形状(SFS,shape from shading)受到了广泛的关注,但现有的算法稳定性差、效率低,一直阻碍着SFS方法的推广应用。受近期的视觉心理学研究成果的启发,针对SFS问题,从局部分析入手,即:在图像上,在每一灰度极值点附近,根据灰度单调变化的情况,形成一个椭圆形邻域,对应着表面凹凸区;在每一椭圆域上,形状可用抛物面逼近,其参数可由局部辐射度约束求解;整个图像被椭圆形邻域覆盖,这些覆盖可构成一个二维流形;借助于流形上单位分解函数,各局部抛物面粘合在一起,形成光滑的整体形状;总体形状在整幅图像的灰度约束下再进行全局优化,可得到最终的重构结果。给出了初步算例,算法的稳定性和效率均有大幅度提高。     

拟线性双曲组一类非局部混合初-边值问题的半整体C1解

在研究拟线性弦振动方程带第三类边值问题的精确边界能控性时,出现了拟线性双曲组一类非局部混合初-边值问题.论文先证明该类非局部混合问题局部C1解的存在惟一性,并考察其存在高度的性质,进而利用一致先验估计证明半整体C1解的存在惟一性,并以此为基础研究相应问题的精确边界能控性,最后为便于应用,将论文的结论写成了可化约方程组的情形.     

代数函数域上的局部恢复码

假设C是有限域Fq上的[n,k]线性码,如果码字的每个坐标是其它至多r个坐标的函数,称C是(n,k,r)线性码,这里r是较小的数.本文在代数函数域上构造出了局部恢复码,它的码长不受字符集大小的限制,实际上,它的码长可以远远大于字符集的大小;并将此方法应用于广义Hermite函数域,得到了一类广义Hermite函数域上的...     

算子代数上2-局部Lie三重导子的结构

设X是维数大于2的Banach空间,映射δ:B(X)→B(X)是2-局部Lie三重导子,则对所有A∈B(X)有δ(A)=[A,T]+ψ(A),这里T∈B(X),ψ是从B(X)到FI的齐次映射且满足对所有A,B∈B(X)有ψ(A+B)=ψ(A),其中B是交换子的和.     

基于局部加密纯无网格法非线性Cahn-Hilliard方程的模拟

为数值求解描述不同物质间相位分离现象的高阶非线性Cahn-Hilliard(C-H)方程,发展了一种基于局部加密纯无网格有限点集法(local refinement finite pointset method,LR-FPM).其构造过程为:1)将C-H方程中四阶导数降阶为两个二阶导数,连续应用基于Taylor展开和加权最小二乘法的FPM离散空间导数;2)对区域进行局部加密和采用五次样条核函数以提高数值精度;3)局部线性方程组求解中准确施加含高阶导数Neumann边值条件.随后,运用LR-FPM求解有解析解的一维/二维C-H方程,分析粒子均匀分布/非均匀分布以及局部粒子加密情况的误差和收敛阶,展示了LR-FPM较网格类算法在非均匀布点情况下的优点.最后,采用LR-FPM对无解析解的一维/二维C-H方程进行了数值预测,并与有限差分结果相比较.数值结果表明,LR-FPM方法具有较高的数值精度和收敛阶,比有限差分法更易数值实现,能够准确展现不同类型材料间相位分离非线性扩散现象随时间的演化过程.     

基于改进格林元的压裂水平井动态分析方法

以建立高效的动态分析方法为出发点,以边单元作为求解点,改进传统的格林元方法,减少未知数和求解矩阵维度;并提出基于改进格林元的加密网格加密方法,保证考虑复杂裂缝网络的压裂水平井动态模拟的早期精度.退化模型与半解析解、数值模拟结果进行对比,验证本文基于加密网格的改进格林元方法的准确性和动态分析的高效性.最后进行动态响应的敏感性分析,结果表明：①格林元方法是一种高精度的动态模拟方法,将求解节点设置在网格的边上可以提高压裂水平井动态模拟的速度;②改进格林元方法的加密基于叠加原理,不需要通过插值近似,其求解精度高.在相同加密网格条件下,基于本文改进格林元方法的加密效果比有限差分加密效果更佳;③复杂裂缝导流能力、改造区渗透率提高倍数、改造区大小等参数对压裂水平井动态特征影响较大,在动态分析和参数反演时,应着重考虑这些因素的影响.     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

质子交换膜燃料电池电流密度分布特性和研究展望

质子交换膜燃料电池具有无污染、噪声低、能量密度高、燃料转换效率高、响应速度快的显著优点,得到了迅速发展,但寿命仍然是制约其大规模商业化的重要原因。局部电流密度作为质子交换膜燃料电池运行过程中的重要参数,既能作为电池运行过程中的故障诊断和定位工具,提升电池运行的稳定性和和耐久性;又能提供电池运行期间其内部现象的有关信息,为深入理解电池反应机理以及优化电池设计提供有力指导,因此研究局部电流密度具有非常重要的意义。本文介绍并分析了实时原位测量局部电流密度的方法,比较了前人实验所得结果与模拟所得结果,阐述了相关参数对局部电流密度分布的影响机制,回顾并评析了局部电流密度用于燃料电池分析中的实际工作。最后,立足于局部电流密度的研究现状,给出了局部电流密度下一步的研究方向。     

在线固相萃取-液相色谱-质谱法测定血液中9种局部麻醉药

<正>利多卡因、普鲁卡因、丁卡因、辛可卡因、苯唑卡因、普莫卡因、布比卡因、罗哌卡因和丙胺卡因等是当前临床麻醉手术中常用的局部麻醉药[1-2]。但随着局部麻醉药的滥用,其容易被犯罪分子利用,因此,在法庭科学检验中,常需检测血液中麻醉剂的成分,以确定案件的性质,为案件办理提供科学依据。局部麻醉药的测定方法有气相色谱法[3]、气相色谱-质谱法[4]、高效液相色谱法[5]、液相色谱-质谱法[6]、毛细管电泳法[7]和电化学法[8]等。上述方法     

基于样本库的人脸图像处理方法

本文给出了一种基于样本库的人脸图像超分辨率方法,这一方法结合了人脸图像全局相似性和局部特征相似性的约束.局部结构的相似性将超分辨率解约束到人脸局部结构空间,不同尺度上的局部相似性指导搜索最优解,然后将局部结构重建的人脸图像投影到由人脸图像确定的特征人脸空间.实验结果表明该算法得到的人脸具有很好的准确性和视觉效果.