基于拉氏锐化算子的四阶偏微分方程图像去噪算法

采用拉氏锐化算子代替拉普拉斯算子,提出了一种基于四阶偏微分方程的图像平滑算法.该方法不容易产生二阶非线性扩散方程所造成的块效应,而且与一般四阶偏微分方程相比,收敛速度更快,同时在一定程度上避免了处理图像时常出现的不平整现象.     

基于小波变换和偏微分方程的图像去噪方法

应用小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了.使用偏微分方程对图像去噪,并与使用小波变换去除图像噪声后效果进行比较,实验结果表明:使用偏微分方程对图像去噪在平滑噪声的同时可以使边缘得到保持.应用偏微分方程进行图像去噪是一种有效的工具.     

结合Contourlet变换和偏微分方程的图像去噪方法

为了更好地去除噪声,提出了一种结合Contourlet变换和偏微分方程的图像去噪方法.该方法能够有效去除图像中的高斯白噪声,同时还能保持图像的边缘纹理信息.实验以信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)对去噪性能进行度量,证实了该方法的可行性和有效性.     

利用偏微分方程的Tetrolet变换图像去噪

对图像进行Tetrolet变换后利用偏微分方程对图像进行了质量改善,仿真结果表明,该算法不仅能有效去除噪声,而且可得到更高的峰值信噪比和更好的视觉效果,去噪后图像较光滑,减少了方块效应,更多地保留了图像边缘和细节等局部特征.     

一种改进的基于小波偏微分方程的图像去噪方法

提出一种基于小波分解和四阶偏微分方程相结合的方法用于图像去噪,利用小波良好的时频局域化特性和偏微分方程能够很好地保留图像的边缘和细节的特点对图像噪声进行消除.传统的二阶线性扩散方程计算效率低,易产生阶梯效应,这里采用一种用拉氏锐化算子替代拉普拉斯算子的四阶偏微分方程模型.实验结果表明,本方法是一种高效的去除噪声并能很好地保持图像边缘的算法.     

一种基于偏微分方程的图像去噪方法

为有效去噪,基于全变分及四阶偏微分方程图像去噪模型,提出一种图像综合去噪模型.该模型克服了全变分去噪模型带来的块效应以及四阶偏微分方程去噪模型在处理平滑区域时带来的不平坦现象.仿真结果表明,图像清晰度有了较大改善.     

基于变分偏微分方程的双参数图像去噪模型

给出了一种基于变分偏微分方程的双参数图像去噪模型.利用变分法的极大极小原理,证明了该双参数模型存在唯一的极小值,给出该模型的Euler-Lagrange方程,根据给出的偏微分方程的离散格式,对噪声图像进行去噪,与Rudin,Osher and Fatemi提出的模型(ROF模型)的结果比较,结果表明,双参数模型在视觉上及峰度信噪比上都比ROF模型的去噪效果好.     

基于偏微分方程的带钢表面图像去噪方法

为提高带钢表面缺陷图像去噪处理中滤波器的去噪性能,更好地保留缺陷图像细节信息,在研究了偏微分方程理论的基础上,分析了AMSS(affine morphological scale space)方程的对比不变性和仿射不变性,采用有限差分法实现了AMSS算子的方法.将AMSS算子应用到带钢表面缺陷图像去噪处理的试验表明,该方法达到了既去除噪声,又保留图像细节信息的效果.     

一种改进偏微分方程扩散系数的图像去噪方法

在偏微分方程P-M模型图像去噪过程中,扩散系数的选择会影响图像去噪的效果,为此提出了一个新的扩散系数模型来实现图像去噪。首先分析讨论了P-M模型中扩散系数和梯度阈值的选取对图像去噪的重要性,并对比了两个扩散系数的优点和缺点;在此基础上提出一个新的扩散系数,并应用到CLMC模型进行数值离散实验。实验结果表明,采用新的扩散系数得到的信噪比和峰值信噪比要比P-M方程中所给出的两个扩散系数得到的信噪比和峰值信噪比好。提出的扩散系数能够有效地进行图像去噪。     

基于改进总变差模型的图像去噪算法

总变差模型(TV)是基于偏微分方程图像去噪模型中的经典模型,但去噪的过程中存在阶梯效应(块儿效应),使去噪后的图像显得很不自然,这是由于TV模型的分段平滑造成的.本文加入自适应系数,使其在平滑区域退化为类似于拉普拉斯算子的各向同性扩散,加快扩散速度,消除阶梯效应;在边缘位置,新模型沿切线方向扩算,抑制法线方向扩散,保持边缘.     

一类二阶中立型时滞差分方程的正解存在性

研究了一类具有连续偏差变元的高阶非线性中立型偏泛函微分方程的边值问题解的振动性,得到了该方程所有解振动的充分性判据,所得的结果推广和包含了已知的一些结果.     

基于偏微分方程的非线性弱目标增强算法

为解决低对比度弱目标单帧检测率较低的问题,提出一种基于偏微分方程(PDE)的弱目标增强算法,对传统的P-M各向异性扩散模型进行改进,在扩散函数中引入锐化因子,通过选取适当的梯度门限和锐化强度参数,自适应地平滑背景和增强弱目标.该算法与中值滤波相结合,消除了传统模型在处理椒盐噪声方面的缺陷.仿真实验表明,该算法可有效克服传统滤波器的缺陷,在抑制干扰和噪声的同时增强目标.     

图上自适应正则化的图像去噪

自适应正则化方法在不同的局部区域能够选取不同的正则化参数和正则化约束,因而能够灵活地对边缘和噪声进行区别处理。将自适应正则化建立在图上,提出了一种定义在加权图上的,具有自适应参数的正则化模型。用nonlocal means 算法构造图的权重函数,用建立在图上的自适应正则化方程实现图像的去噪处理,仿真实验结果表明：该方法能有效地去除图像中的噪声,在去噪性能上优于部分基于图论的偏微分方程方法。     

一类高阶非线性中立型偏微分方程边值问题的振动性

研究了一类具有连续分布时滞的高阶非线性中立型偏微分方程,获得了该方程边值问题解振动的充分条件。     

Lubich的拉普拉斯变换数值逆在偏微分方程中的应用

给出一种求一类线性偏积分微分方程ut(x,t)-∫t0β(t-s)u xx(x,s)ds=f(x,t)数值解的方法,空间x方向采用差分法,时间t方向采用Lubich的拉普拉斯变换数值逆,得出数值解的精度较高,计算也比较简便.     

墙地砖图像的去噪研究

对墙地砖图像去噪从理论和实验两个角度进行了深入的分析和讨论．首次提出了,采用微分算子边缘检测结果进行去噪性能评判的方法,通过三种途径对去噪性能进行了评价．