An Image Filter Algorithm Using Level Set Based on Discontinuous PDE

An image filter based on nonlinear discontinuous partial differential equation （PDE） is presented. It models a class of morphological image filters called the level set method for gray image processing. We discuss the theoretical aspects of this PDE. The switch signal is controlled by the discontinuous right hand of PDE. We propose a discrete algorithm for its numerical solution and corresponding filter implementation. The study provides insights via several experiments. These types of filters are very useful in numerical image analyses.

一类保守系统向类耗散系统的过渡

在已经报道的加保护的张弛振荡电路模型中 ,随着保护区从无到有 ,从小到大 ,系统连续地逐渐从一个典型的保守系统转变为一个“类耗散系统”.在选择的一组参数下 ,当保护区大小等于 0时 ,相平面呈现典型的保守系统中的混沌海 .随着保护区逐渐增大 ,系统函数的不连续边界出现 ,而且系统在此边界处的能量跳跃也逐渐增大 .使得系统的“类保守性”逐渐减弱 ,而“类耗散性”逐渐加强 .在此过程中 ,原来的混沌海中的迭代轨道逐渐演变为一个由不连续边界象集的归宿构成的随机网 .最后 ,当类耗散性很强时 ,这个随机网又演变为非常类似于耗散系统中的混沌吸引子 .计算了这时的“混沌类吸引子”

一个不连续标准映像中随机网的精细结构特征

研究了一个一维无限深势阱中受周期性驱动的粒子的不连续二维映像模型的随机网结构,解析说明了不连续边界及其像集合的性质,数值研究了该类随机网的机制以及两类精细结构特征.

基于单幅图像的深度非连续性估计

如何准确保持深度的非连续是以视觉方法进行三维重建中的重要问题。针对此类问题,提出了一种基于单幅图像进行几何非连续性估计的全局优化方法。将其作为一个统计学习问题,构建由一系列彩色图像及其对应深度图组成的训练库,通过在图像和深度图中分别选取合适的图像特征向量以及深度连续性度量,训练联合高斯马尔可夫随机场概率模型,使得几何非连续估计过程能够有效结合图像的上下文信息来进行全局推理。实验结果证明了算法的有效性。