在这项工作中，作者修改了经典的 Perona-Malik (PM) 扩散模型来处理乘法噪声，并且我们添加了一个合适的正则化项，该项经过统计建模以减轻超声图像中的乘法效应。 我们的兴趣是强调平面图像区域的正则化，同时保持合理的边缘和轮廓。 主观和定量评估表明，与 Perona-Malik、Charbonneir、Guo 等人等一些最先进的方法相比，所提出的模型产生了更好的结果。 和总变异

对格子Boltzmann方法求解含第三类边界条件的扩散方程进行了理论和数值研究,构造了一种新的基于bounce-back的边界处理数值格式,用来处理复杂边界问题。借助渐近分析,证明了新方法的数值相容性。用数值算例从不同角度分析了算法的精度和稳定性等,与已有算法相比,新方法在精度、稳定性和效率方面均有较大提高。最后通过一个复杂边界反应扩散的示例演示了新方法应用于复杂多孔介质内多物理化学输运模拟的可行性和有效性。

针对二维对流扩散方程，基于D2Q4格子速度，用Chapman-Enskog多尺度分析技术，将时间尺度取为二阶，空间尺度取为一阶，推导了各个速度方向上的平衡态分布函数所满足的条件，给出了简单且对称的平衡态分布函数表达式，所得到的平衡态分布函数能正确地恢复出二维对流扩散方程，从而构建了一种新的求解二维对流扩散方程的D2Q4格子Boltzmann（LB）模型。用所给LB模型对扩散方程和两个不同初边界条件的对流扩散方程进行了数值求解，数值实验结果表明数值解与精确解吻合较好，与相关文献结果比较边界误差要小得多，验证了模型的有效性。

matlab除噪声代码DD-SRAD DD-SRAD代表距离驱动散斑减少各向异性扩散，用于消除SAR时间堆栈的噪声。 该代码是为与MATLAB一起使用而编写的。 用于对合成Kong径雷达数据的时间堆栈进行去噪，但可用于随时间推移而被噪声破坏的任何图像数据。 可以在下面列出的相关论文中找到更多详细信息。 如果使用此代码，请引用以下内容： N. Tabassum，A。Vaccari和S. Acton，“通过合成Kong径雷达时间堆栈的距离驱动各向异性扩散进行斑点去除和变化保留”，《数字信号处理》，第1卷。 74，第43-55页，2018年。 该代码提供了两个数据集，一个是合成生成的，另一个是一组实际SAR幅度数据。 原始合成数据也包括在内以进行比较。 要运行演示，请运行DD_SRAD.m。 如有任何疑问，请联系。 谢谢！

开放网格 OpenMesh 实践 1.ICP ANN、GSL和OpenMesh库用于实现ICP网格对齐算法。 使用 ANN 库，构建 kd-tree 以查找最近邻点。 GSL 库中提供了矩阵计算。 UI 内置于 MFC 中。 （使用度数180的兔子作为第二个网格时发现了一个错误） 2.去噪 网格去噪实现了五种不同的方法； Denoise1 - 对顶点应用双边滤波器，使用 KNN 进行正常计算[1]； Denoise2 - 对顶点应用双边滤波器，使用单环邻居进行正常计算[1]； Denoise3 - 将双边滤波器应用于顶点，直接使用 OpenMesh 库中的法线顶点； LaplaceDenoise - 应用统一的拉普拉斯滤波器去噪； BiNormDenoise - 将双边滤波器应用于面法向量，​​然后更新面 [2] 中的每个顶点。 [1] Fleishman、Shachar、Iddo D

这个简单的脚本使用有限体积法以数值方式求解连接到一个或两个加热底座的轴的温度场，并绘制温度曲线作为轴长度的函数。 用户可以选择-底座和空气的温度- 轴的长度- 轴的绝缘长度- 直径或横截面积- 导热性- 对流传热系数- 节点数。

大数据-算法-长江口水动力及污水扩散影响的数值模拟.pdf

基于超混沌系统和密文交错扩散的图像加密新算法

二维React扩散方程式关于 这是手稿的Github库，“体表面模型中的细胞极化可以由经典和非经典的图灵不稳定性驱动” [1]。 该模型模拟称为Cdc42介导的细胞极化的过程，该过程对于多种过程至关重要，例如从酵母到人类的多种细胞的细胞分裂和细胞迁移。 在此过程中，属于Rho-GTPases类的Cdc42蛋白被激活和灭活，并通过一组化学物质从细胞内部（细胞质）运输到细胞表面（细胞膜）。React。 同时，它通过扩散在空间中移动，正是这种React与扩散的结合最终导致了cdc42活性成分在细胞膜上称为极点的一个点处聚集。 对这一过程进行建模的最新尝试包括对细胞的三维描述，包括细胞质（即大块）和膜（即表面）[2,3]，对于这种类型的大块表面模型，有两个描述可能导致图案形成的机制类型。 这些就是所谓的经典图灵不稳定性（图1A）和称为非经典图灵不稳定性的最新版本（图1B）。 图1：在两种不同情况下，极点的演变是有源cdc42的单点：（A）经典图灵不稳定性和（B）非经典图灵不稳定性。 在本文中，基于先前模型的结构[2,3]，我们提出了一个更简单的Cdc42介导的细胞极化生物学上更现实的本体表面模

人工智能-机器学习-荷载作用下钢筋混凝土构件氯离子扩散试验及耐久性计算方法.pdf