1) Jacobi partial differential equation
Jacobi偏微分方程
2) partial differential equation
偏微分方程
1.
Forced oscillation for solutions of systems of high order nonlinear neutral type partial differential equations with delays;
高阶非线性中立型时滞偏微分方程系统解的强迫振动性
2.
Using of the partial differential equation in working holes of boxes;
偏微分方程在箱体孔系加工中的应用
3.
A forth-order partial differential equation used for image denoising;
用于图像去噪的一个四阶偏微分方程
3) Partial differential equations
偏微分方程
1.
Image denoising method on surface of steel strip based on partial differential equations;
基于偏微分方程的带钢表面图像去噪方法
2.
Variable step explicit difference method for parabolic partial differential equations;
抛物型偏微分方程的变步长显式差分解法
3.
SAR image segmentation method with multiple regions based on partial differential equations;
基于偏微分方程的多区域SAR图像分割方法研究
4) partial differential equation(PDE)
偏微分方程
1.
To solve the problem of dim target detection with lower signal to noise/clutter ratios,an image enhancement algorithm was developed by improving the traditional Perona & Malik diffusion model based on partial differential equation(PDE).
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。
2.
Wavelet and Partial Differential Equation(PDE) are the main methods in removing image noise.
小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。
3.
The paper illustrates a function of describing image restoration based on Partial Differential Equation(PDE),and deduces new PDE image restoration model.
首先基于偏微分方程(PDE)提出一个描述图像复原的泛函,并推导出新的PDE图像复原模型,该模型不仅复原效果良好,而且能较好地保持图像的特征。
5) PDE
偏微分方程
1.
A Noise Removal Method Using Coupling Adaptive Fidelity Term Based on PDE s;
一种基于偏微分方程的耦合自适应图像平滑方法
2.
Method of defogging image of outdoor scenes based on PDE;
基于偏微分方程的户外图像去雾方法
3.
An Optimal Stopping Criterion for Image Smoothing Model Based on PDE;
偏微分方程图像平滑模型的一种最优停止准则
6) PDEs
偏微分方程
1.
Restoration for lossy character image using PDEs;
有损字符图像复原的偏微分方程方法
2.
PDEs Applied in Image Denoising;
偏微分方程在图像去噪中的应用
3.
A Method for Image Smoothing Based on PDEs;
一种基于偏微分方程的图像平滑方法
补充资料：线性椭圆型偏微分方程和方程组
线性椭圆型偏微分方程和方程组
inear elliptic partial differential equation and system
算子(1)的阶数是偶的，且对任意一对线性无关向量七和七’，多项式(关于T) 艺a。(x)(古+:心‘)“ !区卜m恰有m’=m厂2个带负虚部的根及带有同样数目的正虚部的根，则称算子(l)是真椭圆型的(properlyel-如出).当n)3时，任一椭圆型算子均是真椭圆型的，因此这个定义本质上仅对n=2时提出的. 在线性椭圆型偏微分方程理论中，利用方程右端项及边界条件的范数得到解的范数的先验估计方法起着重要的作用.C.H.EepHunre俪(见f6])开始系统地使用这些估计，较近的发展要归之于J.Schauder(见【7」).schauder估计关注于区域D内具有H61der连续系数的二阶线性椭圆型偏微分方程的解，且有两种形式.第一形式的估计(“内”估计)是在任何紧集KCD上利用suP}川及方程右端项的HOlder常数和模得到所含的直到二阶的导数和它们的H6】der常数的估计.而第二形式的估计(“直到边界”的估计)关注于边值问题.在此，同样一些量被估计了，但是在问题中的区域的闭包内进行，并且在估计中出现边界条件右端项的范数. Scha比ler估计已进一步推广到一般线性椭圆型偏微分方程和边值问题(见【71).这些估计的导出是基于位势理论.借助于单位分解，对它们可给出其局部特性，并且事情就化为这样一些奇异积分算子范数的估计，在内估计中此奇异积分算子表示为和基本解相联系的函数的一个卷积，而在直到边界的估计中则是与在某标准区域内相应边值问题的G代犯n函数相联系的函数的卷积.这些估计最早是在HOlder空间C“的度量下得到的，它们已推广到C仗汕leB空间评;(L，估计)，并且是对广义解. 对于强椭圆型算子存在称为G脚婉不等式(G遏r-由瑶袖闪回lty)的先验估计，这个不等式是用另外方法得到的.它处于对研究边值间题的一个基本处理方法的中心(Hjlberl空间方法)， 在线性椭圆型偏微分方程理论中，基本解处于一个重要的地位.对具充分光滑系数的算子(1)，其基本解(仙幻田1℃nial solution)定义为满足条件 了“‘，(、)‘(;，，)‘;一，(，)，对所有，‘C:的函数J(、，y)二J，(*).从广义函数理论的观点来讲，这意味着 Jy“占y，其中右端是Din‘的占函数. 线性椭圆型偏微分方程的基本解对这样一些方程是存在的二带有解析系数的方程(于是它们本身是解析的)，具无穷次可微的系数的方程(于是它们属于C。类的)以及许多另外一些方程，这些方程的系数具有较弱的限制.对于由最高阶爪=Zm’项组成的常系数椭圆型算子L。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条