分形插值结合边缘轮廓实现图像仿射变换

通过对边缘和平滑区域采用不同的插值处理方法，能获得清晰的变换图像．对自然景观图像、医学图像和人物图像进行了变换，得到的结果说明了文中算法的有效性．同时该算法容易编码。     

一种有效的手写体汉字组合特征的抽取与识别算法

基于特征融合的思想,从有利于模式分类的角度,推广了典型相关分析的理论,建立了广义的典型相关分析用于图像识别的理论框架。在该框架下,首先利用广义的典型相关判据准则函数,求取两组特征矢量的广义投影矢量集,构成一对变换矩阵;然后根据所提出的新的特征融合策略,对两种手写体汉字特征进行融合,所抽取的模式的相关特征矩阵,在普通分类器下取得了良好的分类效果,优于已有的特征融合方法及基于单一特征的PCA 方法和FLDA 方法。     

有界非零函数的Landau问题

主要讨论了正则的有界非零函数f(z)=a0 a1z … anzn …(a0≠0)在单位圆|z|<1内的上界问题,利用正则的有界非零函数的性质、极值原理和三角不等式,对正则的有界非零函数前四项系数的和a0 a1 a2 a3的上界进行估计,得到其上界一个新的表达式,从而推广了Krzyz猜测问题.     

结合Hough变换与测地线轮廓模型的MR图像左心室自动分割

通过对MR图像左心室分割中各种主流方法的分析,提出一种自动分割MR图像左心室内外轮廓的算法.利用短轴图像上左心室心肌内外轮廓近似圆形的先验形状知识,先用Hough变换自动定位左心室的初始轮廓,然后在测地线轮廓模型基础上,结合K均值聚类提供的区域信息及心肌的生理结构约束对左心室的内外轮廓同时进行自动分割.实验结果表明,该算法能够有效地分割左心室内外轮廓.     

结合有限元和非刚体运动估计的左心室应变分析

提出一种直观地分析左心室在心脏收缩期的应变情况的方法.首先利用心脏核磁共振图像数据对左心室进行三维实体建模,再进行有限元单元划分;然后,使用非刚体运动估计算法--单位法线及高斯曲率混合算法,在左心室收缩期相邻时刻的有限元模型表面上寻找最相似单元结点作为对应单元结点,计算各对应结点间的位移,并用α剪枝平均对位移过大的可疑结点进行处理;最后,利用弹塑性力学中应变与位移间的几何关系求解左心室表面各单元结点的应变,获得位移和应变的彩色云图.实验结果表明,该方法能直观、有效地反映左心室表面在整个心脏收缩期的形变情况和应变分布.     

Mg-Al-Pb及Mg-Al-Pb-Zn合金在3.5% NaCl溶液中的腐蚀行为（英文）

采用电化学测试法、浸泡实验法以及表面形貌观察法研究了Mg-Al-Pb和Mg-Al-Pb-Zn合金在3.5%NaCl溶液中的腐蚀行为。结果表明:两种合金的腐蚀过程中都存在一个腐蚀速率很低的孕育期,长时间浸泡后合金的腐蚀达到稳定状态。对于固溶处理的合金,腐蚀起始于晶界处,Zn的添加会抑制Mg-Al-Pb合金在孕育期内的腐蚀,但是在浸泡较长时间后反而会加速其腐蚀过程。对于铸态合金,腐蚀过程起始于第二相周围,并且在浸泡较长时间后第二相会对腐蚀起到阻碍作用。经过长时间的浸泡后,Mg-Al-Pb和Mg-Al-Pb-Zn合金的腐蚀达到稳定状态,此时氢气析出速率会随着腐蚀合金表面粗糙度的增加而线性增加。     

关于神经网络的能量函数

能量函数在神经网络的研究中有着非常重要的作用,人们普遍认为：只要能量函数沿着网络的解是下降的,能量函数的导数为零的点是网络的平衡态,能量函数有下界,则网络是稳定的且网络的平衡态是能量函数的极小点,文中取反例说明上述条件下不能保证网络的稳定性,并取例说明即使网络稳定也不能保证网络的平衡态与能量函数的极小点,证明了在网络具有上述条件的能量函数的情况下网络稳定的充分必要条件是网络的解有界,讨论了网络的平     

实时交互式软组织切割与变形计算模型

为提高虚拟手术模拟的交互性与实时性,提出一种软组织实时切割与变形计算模型.该模型以混合有限元模型为基础,根据手术过程中不同区域的交互特点,利用GPU加速手术区域的切割与变形计算;同时,对非手术区域的软组织因交互而引起的实时变形可通过选择性相乘的方法快速实现.实验结果充分证明,该计算模型可以灵活有效地实现实时软组织的交互切割与变形模拟.     

基于分级mean shift的图像分割算法

实验发现传统mean shift算法进行分割时常会产生连接通道问题,使得几个分类簇之间无法完全分开.针对该问题,提出一种改进的分级mean shift图像分割算法,在初次迭代获得的聚类中心基础上采用不同的带宽矩阵进行多次聚类,从而获得不同级的聚类中心集合,并建立一个归属树结构,最终通过叶节点与根节点的归属关系进行归类从而完成图像分割.实验证明改进算法可以更好地保留图像的局部信息,同时具有较好的适用性.     

基于加权平均的机载雷达天线随机振动激励条件分解与应用

针对大型雷达天线的随机振动分析,开展基于加权平均的随机振动激励条件分解方法研究.分别描述了随机振动仿真分析中激励施加方法和随机振动试验中常用的加权平均控制方法,并指出上述两者在大型雷达天线中存在着明显差异问题.将试验中多点加权平均控制思想引入到随机振动分析中,并结合随机振动的传递特性,提出了一种基于加权平均的机载雷达天线随机振动激励条件分解方法.对该方法的具体过程进行了详细描述,并将该方法应用到某大型机载雷达天线中.应用和试验结果表明,相比于按照统一条件激励的常规分析方法,采用基于加权平均的随机振动激励条件分解后的条件对天线进行激励,其分析结果能更好地匹配试验结果,进一步提高大型天线随机振动仿真分析的准确性.