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前言第1章
偏微分方程基础
常微分与偏微分
方向导数与梯度
积分和散度
常见偏微分方程
1.4.1
波动方程
1.4.2
热扩散方程
1.4.3
拉普拉斯方程
1.4.4
薛定谔方程
1.4.5
孤立波及KDV方程
常见的偏微分方程解法
1.5.1
行波法
1.5.2
分离变量法
1.5.3
幂级数解法
偏微分方程数值解法初步
1.6.1
有限差分基础
1.6.2
变分法第2章
傅里叶变换及其在偏微分方程数值解法中的应用
分裂基算法及程序设计实现
2.1.1
分裂基算法
2.1.2
实序列的傅氏变换
2.1.3
分裂基算法的实现
FFT整序算法的改进
2.2.1
算法的基本数学原理
2.2.2
算法设计
2.2.3
算法分析
2.2.4
程序实现
使用FFT求解偏微分方程
2.3.1
多维傅氏变换及其偏微分特性
2.3.2
求一维函数的不定积分
2.3.3
求一维函数的微分
2.3.4
离散正弦和余弦变换
2.3.5
FFT求解泊松方程第3章
偏微分方程图像去噪算法及对比
几类主要的图像去噪算法
3.1.1
基于FFT变换的低通滤波去噪
3.1.2
均值滤波及高斯滤波器去噪方法
3.1.3
中值滤波及多级中值滤波
3.1.4
小波软阈值法去噪
3.1.5
非局部均值滤波
基于偏微分方程的图像去噪
3.2.1
整体变分(TV)平滑模型
3.2.2
P_M模型
3.2.3
正则化P_M模型
3.2.4
Y_K模型
去噪结果对比
3.3.1
去除高斯噪声的实验对比
一去除椒盐噪声的实验对比第4章
样本块图像修复技术及改进模型
基于样本块的图像修复技术
4.1.1
区域建模
4.1.2
算法描述
4.1.3
实验及结果分析
改进的样本块图像修复模型
4.2.1
改进修复模型
4.2.2
对比实验及结果分析
4.2.3
结论
基于样本块的图像修补算法及改进修复模型程序第5章
基于全变分的图像修复技术及其改进模型
基于TV模型的图像修复技术
5.1.1
TV修复模型
5.1.2
数值计算实现
5.1.3
算法流程
改进TV模型的快速图像修复方法
5.2.1
快速TV修复模型
5.2.2
修复顺序
5.2.3
基于各向异性扩散的降噪方法消除阶梯效应
5.2.4
算法流程
5.2.5
对比实验及结果分析
5.2.6
结论
TV模型及改进图像修复方法程序
5.3.1
TV模型修复算法源代码
5.3.2
改进TV模型的快速图像修复方法源代码第6章
基于快速步进法的图像修复技术
数学模型
算法流程及实验分析
基于FMM的图像修复技术程序第7章
基于图像分解的图像修复技术
图像分解技术
算法流程及实验分析
基于图像分解的图像修复技术程序第8章
水平集应用研究
水平集方法的基本理论
符号距离函数的重新初始化
速度函数
8.3.1
水平集与外部速度域
8.3.2
水平集与持续速度
Hamilton-Jacobi方程改写的水平集方程
C_V模型及其水平集求解
C_V模型程序第9章
活动轮廓模型及改进
测地线活动轮廓模型原理及实现
9.1.1
测地线活动轮廓模型原理
9.1.2
测地线活动轮廓模型程序设计
不需要重新初始化的几何活动轮廓模型
9.2.1
不需要重新初始化的几何活动轮廓模型原理
9.2.2
不需要重新初始化的几何活动轮廓模型程序设计第10章
梯度向量流和边缘流
梯度向量流
结合GVF的分水岭图像分割算法
10.2.1
一维梯度向量流(1D-GVF)
10.2.2
扩展最小变换
10.2.3
试验结果
边缘流
10.3.1
边缘流方法基本理论
10.3.2
边缘流综合
10.3.3
边缘流方法应用于图像分割
水平集与边缘流相结合的方法研究及改进
10.4.1
水平集与边缘流相结合的方法
10.4.2
水平集与边缘流相结合的方法的改进参考文献