晶体生长

热传递Matlab代码晶体2Go，模拟热传递、熔融、成核和结晶过程。2019年，加州大学伯克利分校的Junbin In和Letian Wang研究了相体积分数的传热模拟以及晶体生长的蒙特卡洛成核。Matlab界面将有进一步更新。如果您希望使用这部分代码，请引用Letian Wang等人的作品：ACS Nano（2018年）和Jungbin In等人的作品：应用物理学A（2014年）。

基于种子点和分割阈值的区域生长代码实现，以种子点为中心，按照右、下、左、上的顺序完成由内而外的生长过程。

利用传递矩阵法建立了一维光子晶体光学特性的MATLAB模型。该模型基于含金属纳米粒子的超材料光子晶体的透射光谱进行理论描述，并在不同晶体参数下进行了详细分析。初始材料为GaAs（eps1 = 11.9）和GaN（eps2 = 5.8），总厚度为2500 nm。

matlab开发-光子晶体中光子模式密度。1d phc中允许的光子模式总密度；由两个均匀层组成的单元。

介绍了用于模拟肿瘤球体生长的pABC-SMC算法在多尺度和多细胞生物过程统计推断中的应用。该算法基于格的肿瘤球体生长模型，并利用近似贝叶斯计算顺序蒙特卡洛（ABC-SMC）进行统计推断，适用于模拟和推断肿瘤生长曲线及组织学特征。实验数据集包括SK-MES-1细胞的实验数据，使用MATLAB Statistics Toolbox进行并行化处理。详细算法实现要求C++和MATLAB结合使用。

orix是一个开源的Python库，专门用于处理晶体取向映射数据。该软件包定义了多种对象和函数，用于分析和表示晶体取向，支持四元数和3D旋转矢量的表示。orix基于MATLAB的核心思想，并且在GPL v3许可下发布。

介绍了一个区域线性生长立体匹配算法，该算法能够快速且准确地进行立体匹配。作为一种绝对可用的匹配方法，它在处理三维建模和视觉应用方面表现出色。通过区域的线性生长，该算法能够在图像中找到对应的匹配点，从而提升立体匹配的精度。使用此算法，可大大优化图像处理效率，满足不同视觉应用的需求。

明显的结果该存储库中的代码是Shih和Cheng撰写的论文“用于彩色图像分割的自动播种区域生长”的MATLAB实现。该方法包括4个主要部分：将RGB图像转换为YCbCr颜色空间自动选种基于初始种子的区域生长合并相似区域（这可能包括进一步合并具有不同阈值的区域）。我用于实验的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。一些结果包括在下面。在每个图像下方，给出了最终的相似度和大小阈值。最初，每张图片的相似度阈值为0.1，且总图片大小的1/150合并相似度：0.1，大小：1/150我使用此图像作为验证我的方法有效的一种方法。如果存在错误，则错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色

Matlab开发：绘制晶体结构的布里渊区。利用Matlab工具绘制和分析晶体的布里渊区，这是研究材料电子结构和光学性质的关键步骤。布里渊区图形可以帮助研究人员理解材料的周期性和对称性特征，对于设计新材料和优化器件性能具有重要意义。

在一个项目中采用区域生长算法对图像进行分割，效果非常不错。该算法通过选择初始种子点并逐步扩展区域来实现图像的分割，非常适合应用于各种图像处理场景。希望这段MATLAB程序对大家的图像处理项目有所帮助！