在低信噪比图像处理中，为了在图像去噪时更好地保留边缘，提出了一种各向异性扩散-中值滤波方法。这种方法包含两个步骤：首先，为了使滤波器在抑制噪声时具有鲁棒的边缘保持能力，该方法采用各向异性扩散滤波对图像进行处理，其中，各向异性扩散滤波中的扩散函数选用Tukey函数；然后，为了去除各向异性扩散滤波后图像中的脉冲噪声，采用中值滤波对图像做进一步的处理，从而使这种滤波方法在抑制噪声的同时使边缘模糊达到最小。从仿真结果可以看出，文中的方法具有良好的噪声抑制和边缘保持能力。

扩散贴图 引入的扩散图算法的 Python 实现。

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提出了数值求解一维非稳态对流扩散反应方程的一种隐式差分格式。首先将模型方程利用指数函数转化为对流扩散方程,构造它的差分格式,然后对差分方程的系数进行相应处理,并进行回代,得到对流扩散反应方程的隐式差分格式,其截断误差为O(τ2+h2),采用von Neumann方法证明了格式是无条件稳定的,并且由于每一时间层上只用到了3个网格点,所以可直接采用追赶法求解差分方程,数值结果显示了算法的有效性。

有限差分法解扩散问题11

欠采样算法matlab实现代码压缩传感扩散肺MRI 该存储库包含论文中提出的新型压缩传感方法的数据，代码和结果，将信号行为的先验知识整合到重建中以加快MR扩散数据的获取。 JFPJ Abascal，M Desco，J Parra-Robles（提交出版）2017年。 所提出的方法将信号衰减的知识整合到重建（SIDER）中，以通过在空间和b值维度上进行欠采样来加速MR扩散数据的获取。 SIDER将总变化（TV）与惩罚函数结合在一起，该函数可沿b方向促进稀疏性，如下所示： 其中Nabla是通向TV的空间梯度，F是欠采样的傅立叶变换，u是通气图像，M是对b的连续值编码通气图像之间的关系的算符。 可以使用扩展的指数模型来近似此关系 其中D和alpha分别是扩散和异质性指数的估计平均值，可用于估计平均肺泡长度（Lm）。 下图显示了对照组和患者的通气图像（左上），信号衰减（右上）以及D，alpha和Lm的估计图（下）。 数据 使用三名正常志愿者和三名COPD患者（n = 8，两名患者在不同疗程进行两次采集）的完全采样扩散数据集评估方法，这些数据可从早期工作中获得[Parra-Robles等人，IS

完整代码，可直接运行

高斯扩散模型matlab代码uFab-形式元素扩散 背景技术请阅读James D. Plummer等人的《硅VLSI技术：基础知识，实践和建模》第7章。 请特别注意第7.5.1节。 Nicholas J. Giordano和Hisao Nakanishi在《计算物理学》第二版中讨论了扩散方程的数值解。 这两本书在凯文街图书馆都有。 您还应该阅读我有关扩散的注释和有关Plummer中扩散的章节。 热扩散是掺杂物扩散的一个很好的类比，方程很相似。 以下是一些参考，以及一些可能有用的代码片段。 任务您的工作是使用MATLAB或您选择的另一种语言编写程序，以构建扩散的数学模型并探索其实用性。 编写MATLAB程序，使用有限差分对扩散方程进行数值求解。 首先，通过使DΔt/（Δx^ 2）= 1/2简化模型。 这使我们可以将硼驱入扩散的情况下的扩散方程从等式（7.38）简化为等式（7.40）。 将初始轮廓建模为增量函数，即高浓度预沉积。 使用2 x 1019 cm-3的表面浓度。 如下所示……还有一些简单的MATLAB可以生成此初始向量。 您将需要仔细考虑如何处理第一个点，因为它的左边没有点。 您

【运动学】基于改进的遗传算法和高斯烟羽模型模拟气体扩散.md

该工具箱提供了一组函数，用于在一个空间维度中为均匀或非均匀材料以及均匀或非均匀边界条件的时间分数阶扩散波方程的数值解。 这些功能通过 TFODWE_test 脚本进行测试。 详细说明可以在链接中找到： https://www.degruyter.com/view/books/9783110571905/9783110571905-012/9783110571905-012.xml