图像处理的偏微分方程模型的数值模拟

来源 :中国科学院数学与系统科学研究院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zgb99
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从偏微分方程角度研究图像处理是图像处理研究的方法之一.该文从图象处理的两种偏微分方程模型入手进行数值分析研究.对于带有时滞正则项的图像处理模型,给出了新型的半隐式数值离散及离散解对于粘性解的收敛性分析.当古典解不存在时,离散解对粘性解的收敛性分析方法是不同于古典解存在情形的.由于模型属于Hamilton-Jacobi方程,[1]为解决此问题提供了一种方法.对于非线性隐式数值格式利用迭代法求解,并给出了迭代收敛性分析.迭代过程中需解带有严格五对角占优大型稀疏矩阵的线性代数方程组,对此采用了对稀疏矩阵进行特殊处理的Gauss-Seidel迭代法,迭代收敛性分析则利用压缩映像原理给出.数值试验表明该算法与显式算法相比对于大噪音水平情形去噪音效果更好.对于带有扩散张量的各向异性扩散模型,给出新型隐式方法,由于解线性代数方程组的矩阵是有13条对角线,非对称正定的大型稀疏矩阵,我们采用代数多重网格法迭代求解.尽管代数多重网格法还没有收敛性理论结果,数值试验表明了算法的高效性.对于带有时滞正则项的图像处理模型的另一种半隐式离散也产生有13条对角线,非对称正定、非对角占优的大型稀疏矩阵,代数多重网格法迭代求解依然有效.数值结果表明新算法更加省时.
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