基于偏微分方程的图像去噪中差分格式的研究

为了提高图像去噪的效果,在对偏微分方程进行离散时使用恰当的差分格式是非常重要的,差分格式的精度越高稳定性越强越好.采用交替方向隐式的差分格式对偏微方程进行离散,并与用一般的显示格式进行离散后的结果进行比较,实验结果表明,使用交替方向隐式的差分格式对偏微方程进行离散,不仅能得到较高精度同时去噪效果明显,使用交替方向隐式的差分格式对偏微分方程进行离散是图像去噪的一种有效的工具.     

抛物型偏微分方程的新型差分格式

针对抛物型偏微分方程,通过给出数个新型差分格式,归纳出一种构造偏微方程新型差分格式的待定系数法：先列出统一的包含多个待定系数的新型差分格式,找出为使该格式稳定且满足相应的精度,系数应满足的一系列关系式。取满足上述关系式的各系数的不同组合值,可以很方便的构造出不同的新型差分格式。最后,把此方法推广到二阶抛物型方程,得到了数个绝对稳定的新型差分格式。方法简单实用,可应用于高阶抛物型方程以及其它类型偏微分方程的差分格式的构造,可以构造大量的差分格式,以满足不同的使用目的。     

解多维抛物型偏微分方程的差分格式

本文给出了一个解 m 维抛物型偏微分方程的差分格式,它含有两个参数α,β,当α≥1/2,β≥m 时,它是三层显格式,绝对稳定。它的截断误差为 o(τ+h~2),τ=△t,h=△x.本文可看成是[1]的格式的推广。对于二维情形,本文用数值例子验算了格式的稳定性与精确度。     

一种有效的差分格式

本文对求解二维抛物型偏微分方程构造了一个便于计算的含有参数的绝对稳定的高精度的二层稳格式，并论证了收敛阶。     

有限差分格式在偏微分方程初边值问题中的应用

利用Taylor级数推导了一元函数的差商公式,进而得到多元函数的偏差商公式,并构造出显式和隐式两种有限差分格式.根据不同的偏差商形式,把有限差分格式应用于偏微分方程的初边值问题中,通过不同差分格式的截断误差精度分析合理地选择出有效的差分方程.     

二维变系数反应扩散方程的紧交替方向差分格式

研究二维抛物型方程的紧交替方向隐式差分格式.首先综合运用算子方法导出紧差分格式,并给出了差分格式截断误差的表达式;其次引进过渡层变量,给出了紧交替方向隐式差分格式算法;接着利用Fourier稳定性分析方法证明了差分格式的稳定性和收敛性,且收敛阶为O(T2+h4);最后给出了数值例子,数值结果和理论结果是吻合的.     

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.     

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.     

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。     

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.     

用于图像去噪的一个四阶偏微分方程

用偏微分方程给图像去噪,传统上方程都是二阶的,Yu-Li和M.Kaveh提出的一个四阶偏微分方程,在去噪的同时,更好地保持并近似了图像的边界,但Yu-Li和M.Kaveh所提出的偏微分方程对椒盐噪声却无能为力,并且容易造成光滑区域不平整的现象.针对这个现象,作者修改Yu-Li和M.Kaveh方程中的一个扩散项的系数,得到了一个去噪效果更好的方程,并且可以消去椒盐噪声.     

基于各向异性扩散的降噪新方法

提出一种基于各向异性扩散的图像降噪新方法.该方法能够避免Perona和Malik以及You和Kaveh等人提出的方法中对参数选择的困难, 而且也能够克服Catte方案对图像进行预平滑的过程中所面临的问题.实验结果表明,该方法在图像增强过程中的降噪和细节保留方面都能有较好的效果.     

一种基于非线性PDE的图像放大方法

利用改造过的CE(curvatureedge)模型,给予一定的初始化条件后应用于图像放大.数值计算结果表明,非线性PDE方法对灰度图像和彩色图像进行放大均有较好的视觉效果.算法对图像的放大有明显的改善,但在放大倍数较大时,仍会出现网格效应.     

基于各向异性扩散的图像放大法

在分析图像特点以及常规插值方法放大图像一些不足之处的基础上,根据文[7]的思想方法,以及放大图像的边缘位置要对应于原先图像的边缘位置的原则,先用边缘提取算子（如Canny算子）得到待放大图像的边缘位置,再经过三次样条插值,得到放大图像的边缘位置,最后运用各向异性扩散,在非边缘区域,将经过常规插值方法放大的图像进行光滑化处理．实验证明,该方法是一种处理时间短且效果不错的图像放大方法．     

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.     

基于四元数极表示的四元数扩散方程

目的去除彩色图像噪声。方法采用RGB灰度中心的彩色空间,使用四元数极表示的各向异性扩散方程给出彩色图像去噪的应用实例。结果使用非线性四元数扩散方程,可以有效地递减阶梯效应。结论基于四元数极表示,提出一个线性扩散方程和3个非线性扩散方程及它们的离散算法,其理论分析结果紧凑,容易应用。     

基于高斯曲率改进的PM模型

在Perona和Malik的各项异性扩散方程的消噪模型中,一些小梯度的细节信息和噪声会被扩散掉,而在这些细节信息点往往具有零高斯曲率的特征,根据这一特点,对PM模型加以改进。新的模型不但可以保持零高斯曲率的图像特征,如:直线边缘、曲线边缘、角点、斜坡和小尺度特征,还可以增强尖锐的边缘。实验表明,改进的模型比PM保留了更多的图像信息,因此该模型可以大量地应用于图像处理和计算机视觉。