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near noise removal
了传统 Fourier 分析的不足 ,而且由于他对高频采取逐渐
1 　引　言
精细的时域步长 ,从而可以聚焦到被分析信号的任意细
小波分析和偏微分方程是图像处理和分析中的两个节 ,因此小波分析具有数学显微镜的美称。在小波分析
最新进展。尺度空间或尺度扩散能把一组图像同时在多中 ,人们可以在不同尺度上来观察信号 ,这种对信号分析
个尺度上表述 ,他们的贡献在很大程度上构成了偏微分方的多尺度观点是小波分析的基本特征。本文正利用小波
程进行图像处理的基础。随着尺度空间理论的进一步发分析这个特性来对图像进行处理。
展 ,尺度扩散和其他方法的结合产生出许多好的理论与算
3 　四阶偏微分方程
法 ,这种结合一方面拓广了尺度空间方法的应用范围 ,另
一方面提高了尺度空间算法的效率。 3. 1 　理论分析
四阶偏微分方程方法是基于扩散方程的离散化方法 , 在用 Perona Malik 方程平滑图像过程中 ,有时会出
其计算是对原始图像的资料逐层向上扩散。当图像的数据现“块效应”。即图像处理后某些区域内灰度相同。区域
很稠密 ,或图像很大时 ,计算量较大。本文利用小波方法将内灰度相同 ,表示该区域任意一点其灰度值的一阶倒数
原始图像分层 ,使之成为一些稀疏资料集的组合 ,在此基础为 0 。这说明随着迭代次数增加 ,图像向分块同灰度图像
上对各个层用四阶偏微分方程方法处理。实验结果表明不过渡。图像看上去就像是由各个不同亮度的区域组成 ,图
仅算法的效率得到了提高 ,而且视