四川省旅游流空间扩散方向及路径

借用万有引力模型分析四川省各地区之间的旅游经济联系情况,根据旅游经济联系的紧密程度可确定旅游流进入区域中心城市(成都市)后的主要空间扩散方向为西北(成都—都江堰市)、西南(成都—乐山市)和东北(成都—德阳—绵阳)三个方向,以此为基础,结合游客流向抽样调查资料,将四川省旅游流的空间扩散路径归纳为14条。文章还对不同细分流的空间扩散路径进行了详细分析。

螟黄赤眼蜂在棉田的扩散方向及其与风速风向的关系

１９９４～１９９５年，在山东禹城进行了螟黄赤眼蜂Ｔｒｉｃｈｏｇｒａｍｍａｃｈｉｌｏｎｉｓ在棉田的扩散方向及其影响因素的研究，结果表明：①螟黄赤眼蜂在棉田的扩散方向主要是受当时的风向和风速影响，其次是光照；②当平均风速为１６ｍ／ｓ时，螟黄赤眼蜂非常明显地顺风扩散；当平均风速为１１ｍ／ｓ时，顺风扩散稍高于逆风扩散；当平均风速为０９～１０ｍ／ｓ时，逆风扩散高于顺风扩散；当平均风速为０６ｍ／ｓ时，各方向上扩散差异不大。③第二代棉铃虫发生期（７月上旬以前），螟黄赤眼蜂主要向西南和西北方向扩散；第三代棉铃虫发生期（７月），螟黄赤眼蜂各方向均等扩散；第四代棉铃虫发生期（８月中旬以后），螟黄赤眼蜂主要朝东和东北及北扩散。④总结６次放蜂情况，西和南两个方向上扩散均较少。

山东方言语音特征的扩散方向和历史层次

方言各语音特征的地理分布并不平衡,根据影响扩散的语言与社会因素,可以推断扩散的方向及其反映的历史层次。总的来看,山东方言的语音特征呈现出自西向东扩散的趋势;从历史层次看,东莱片最为古老,其次为东潍片、西齐片、西鲁片。

网络舆情的突变性扩散方向估计建模仿真

对网络舆情的突变性扩散方向进行准确估计,可以提高政府对网络突发事件的应对能力。需要利用网络舆情的时间关联度特征,对突变性扩散方向估计偏差进行补偿,建立扩散方向估计模型,但传统的尖点突变方法是利用尖点突变原理建立舆情传播模型,并建立突变性扩散方向估计模型,不能提取网络舆情的时间关联度特征,存在建模误差大的问题。提出一种改进灰色预测算法的网络舆情的突变性扩散方向估计建模方法。首先利用LDA模型提取网络舆情扩散时间关联度特征,组建网络舆情的突变性扩散文本集,得到网络舆情突变性扩散的时间热度值,建立基于灰色预测的网络舆情的突变性扩散方向估计模型,并利用嵌套法对模型进行求解。仿真结果表明,所提算法对网络舆情的突变性扩散方向估计精确度较高。

基于GCI下河南旅游流扩散方向与路径研究

文章以旅游流分布情况为基础,通过统计河南省国内旅游者的客源地分布,计算河南省旅游的地理集中指数G值居中,证明国内旅游客源在区域上没有明显的集中性,具体河南省内各旅游景点的旅游者分布也呈现出不集中性;证明河南省国内旅游流客源地的分布基本符合距离衰减规律;同时,发现进入河南省的旅游流大致还是以郑州、洛阳、开封三地为汇总点,特别是郑州,明显是河南省旅游流在区域内扩散的旅游中心城市。

数据挖掘的光纤网络信息扩散方向挖掘模型

经典的扩散方向挖掘模型及其扩展模型多数从光纤网络结构出发研究信息扩散方向,较大程度上忽略了节点属性和信息内容的影响,存在信息扩散延迟问题。为此,提出数据挖掘的光纤网络信息扩散方向挖掘模型。深入挖掘光纤网络中作为扩散主体和客体的节点属性特征以及信息内容特征,对光纤网络节点间扩散概率和扩散延迟进行建模,建立光纤网络端至端信息扩散方向挖掘模型,利用随机梯度下降算法学习信息扩散方向挖掘模型中的各个特征的权重,结合光纤网络的网络拓扑特点,考虑了光纤网络中的不同感染状态,引入感染用户的衰减函数,从而达到对信息扩散过程进行预测的目的。实验结果表明,所提模型反映出的扩散方向规律更符合信息在光纤网络中的扩散过程,具有较高的预测准确率。

山东省日照县近岸沉积物的物质来源及扩散方向

作者首先根据近岸地带重矿物的成分，将两城河口至绣针河口的近岸沉积物划分为三个矿物区，绿帘石区、角闪石区及混合区(又可再分为榍石区、绿帘石榍石区)，并总结出重矿物组成上有五个方面的变化。

基于扩散方向的图像修补算法

图像修复是数字图像处理的一种重要技术，是利用受损区域周围的图像信息给受损区域填充的一门技术，本质上是一种图像插值技术。基于偏微分方程的数字图像处理是一个新颖的课题，其在实际应用中的有效性受到越来越多的关注。

扩散张量成像扩散梯度方向与DTI图像质量的相关性研究

目的:探讨磁共振扩散张量成像(DTI)时扩散梯度方向对图像质量的影响。方法:对30例健康志愿者行头部常规MRI及DTI检查。DTI检查时分别采用15、25和55这三个不同的扩散梯度方向。在右侧内囊后肢3/4处(皮质脊髓束)设定感兴趣区,测量平均扩散系数(DCavg)、部分各向异性(FA)和三个本征值(λ1、λ2、λ3),分别对3个扩散方向的DCavg和FA值进行统计学分析。使用3个本征值计算FA理论值,并与测量值进行比较。选定内囊层面的FA图,计算全层面可显示FA值<0.3的纤维束百分比,并进行统计学分析。结果:三个扩散梯度方向图像上测量的DC值差异无统计学意义(P>0.05),而FA值差异均有统计学意义(P<0.05),显示FA值<0.3的纤维束的百分比差异均有极显著性意义(P<0.01)。扩散梯度方向为15时FA测量值与理论计算值之间差异有统计学意义(P<0.05),为25和55时差异无统计学意义(P>0.05)。结论:选择扩散梯度方向为25时兼顾了图像信噪比和扫描时间,值得在临床应用中推广。

一种改进的方向扩散方程滤波方法

利用方向扩散方程去噪时,噪声滤除的同时边缘也很快模糊了。基于这一缺陷,本文用各向异性扩散算子代替了方向扩散方程第一项中的拉普拉斯算子,并在方程的两个扩散项前加上了不同的扩散系数,以保证算法既能快速扩散去除噪声,又能较好保留边缘。而且,当新模型中的初始逼近图像退化为常数时,本文模型就退化为Perona-Malik扩散方程,因此Perona-Malik扩散方程是本文新模型的一个特例。实验结果和客观数据分析均表明本文算法在保留边缘方面具有明显的效果。

方向扩散方程与小波变换的相关性研究

方向扩散方程是一种有方向性的扩散,本文基于这一特点,对方向扩散方程与小波分解和重构的相关性作了研究。首先,用小波分解后下层的低频图像作为对上层低频图像的一个初始近似,验证了由上层低频图像经方向扩散方程可逐渐扩散收敛到下层的低频图像;反过来,由下层低频图像经方向扩散方程亦可逐渐扩散恢复到上层低频图像,这正体现了小波分解与重构的渐变过程。因此,由方向扩散方程的迭代扩散可以实现小波变换在相邻两层间的分解与重构,且随着所选扩散时间间隔的减小,可以在越来越细的尺度上观察相邻两层间小波分解与重构的渐变过程。

基于交叉控制与多方向异扩散的图像加密算法

为了削弱当前加密密文存在的周期性,改善算法的安全性与动态性,提出了一种多方向扩散图像加密算法。将初始图像分割为2个均等的子块,引入Logistic映射获取2个随机序列。通过设计量化机制形成新的数组,并将其重新组合为2个矩阵,建立像素交叉控制策略,对子块完成高度混淆,降低置乱周期性。设计了4方向折叠加密方法,每一个不同的扩散方向对应一个扩散函数,从4个方向来实现像素扩散,削弱扩散周期性。结果表明与当前混沌加密技术相比,所提算法具有更高的加密安全性与抗攻击能力及较高的保密性,能够提高图像抵御网络攻击的能力,确保图像信息安全。

基于提升小波的方向扩散算法实现侧扫声纳图像去噪

侧扫声纳作为一种重要的海底探测技术,已得到广泛的使用,但声强数据经过严格的数据处理后,依然存在噪声,影响图像的正确判读.针对侧扫声纳图像中的噪声问题,采用基于偏微分方程的方向扩散、正则化P-M(AOS算法)、基于离散小波的方向扩散、基于提升小波的方向扩散4种方法,与传统的均值滤波、中值滤波、维纳滤波和小波软阈值、硬阈值、贝叶斯估计阈值的方法进行实验对比,发现基于提升小波的方向扩散方法,不仅能有效提高峰值信噪比,而且还能保持较好的平滑指数和边缘保持指数,更适用于侧扫声纳图像的去噪处理.

曲率无关方向扩散及改进型Chan-Vese主动轮廓模型

低信噪比条件下的图像分割是图像分割与应用中所面临的难点之一.针对当前非参数化主动轮廓分割模型在低信噪比、高曲率条件下难以准确收敛到目标边缘的问题,以主动轮廓模型中的噪声处理项作为切入点,提出一种基于曲率无关方向扩散的非参数化主动轮廓噪声去除方法.通过曲率无关方向扩散避免了去噪过程对主动轮廓形状的影响,并通过非规则边缘控制函数进一步控制噪声去除过程对信号边缘与噪声的不同作用,在有效去除噪声的同时保证了高曲率轮廓的收敛性;在此基础上,提出一种针对低信噪比图像分割的改进型Chan-Vese主动轮廓模型.最后通过详细的实验证明了该方法和改进Chan-Vese主动轮廓模型的有效性.

基于混沌系统与多方向扩散的图像加密算法

目的为了避免只从单一方向来扩散图像像素,并提高加密密文的安全性,设计了混沌系统与多方向连续扩散的图像加密算法。方法综合Tent,sine映射,联合改进的Logistic映射,设计混合混沌机制,将Logistic模型的输出值作为触发器,获取一组随机性较强的混沌序列,对初始明文进行交叉置乱,高度混淆其像素位置,有效降低置乱周期性;构建量化机制对混沌序列进行处理,获取密钥流,从而设计多方向连续扩散机制,从4个不同的方向,利用不同的扩散模型来改变像素值,显著降低扩散周期性。结果实验结果显示,与当前混沌加密机制相比,所提算法具有更高的安全性与敏感性。结论所提加密算法能够确保图像在网络中安全传输,在包装信息防伪等领域具有较好的应用价值。

基于四维混沌理论和多方向扩散的彩色图像加密

为了提高彩图图像加密的安全性和加密效率,提出一种基于四维混沌理论和多方向扩散的轻量级加密方案。首先,将彩色图像分离为3个通道,以十进制形式对这些通道进行扩散。接着,重新排列通道,执行四个不同方向的扩散,改变RGB图像的像素值,以进一步增加图像中的随机度。然后,为降低计算成本,利用tent映射和混沌动力状态变量选择程序,在通过混沌动力系统迭代得到的混沌数据上生成不同的密钥流。实验结果,与其他先进方案相比,所提方案具有更大的密钥空间,达到10^(212),能够有效抵御蛮力、统计等多种攻击,适用于图像安全的现实应用。

彩色图像的方向扩散去噪模型研究

图像去噪的难点是如何区分噪声和边缘,并在去噪的同时保持边缘信息。通过分析基于变分形式、散度形式和方向拉普拉斯格式的去噪模型的结构与联系,提出了一种基于方向扩散的彩色图像去噪模型。模型利用结构张量的两个特征值的不同组合作为沿边缘和垂直边缘方向的边缘度量,并用其作为自变量设计出一类单调递减函数作为扩散方程的扩散系数。通过实验获得模型最优参数,理论分析和实验表明,新模型具有更强的去除噪声和保留边缘的能力,并且模型参数具有稳定性。

基于非均匀采样和方向扩散的指纹图像压缩感知

提出了一种新的指纹图像压缩感知方法,采样点比传统压缩感知(CS)方法更少。提出了一种交替使用高倍采样块和低倍采样块的非均匀采样方案。首先,根据从指纹图像训练得到的冗余字典,利用正交匹配追踪(OMP)算法恢复初始图像。然后,根据方向扩散法用高质量的低倍采样块来提升高倍采样块的质量。实验结果表明,该方法显著优于两种现有的知名压缩感知方法。

基于方向扩散方程的图像融合方法

图像融合是在图像处理领域的一个重要应用,方向扩散方程是一种有方向性的扩散,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。本文基于这一特点,将方向扩散方程运用到图像融合当中.结果表明,经方向扩散方程处理后的融合图像,物体可以很好地与背景融为一体,视觉效果上比直接嵌入有了很大的改善。

气块模型在大气污染垂直方向扩散过程的应用研究

引用气象学中气块的概念,建立理想化气块模型,根据气体热力学过程,推导出污染物气块在大气中上下自由移动的条件,即大气的稳定度;同时选取某城市地面空气温度随高度变化的具体数据,运用热力学过程推导污染物气块在垂直方向运动的规律,分析污染物在大气中可能停留的高度。经理论推导,大气稳定度结果与气象测量的结果较为接近。该理论方法可用于计算气体污染物在空气中上升和停留的高度,以期为分析大气污染状况,预报和治理大气污染提供参考。