朱自民，刘荣强 ，刘芬芬，曹有为

(1.哈尔滨工业大学 机电工程学院，哈尔滨150001; 2.东北林业大学 机电工程学院，哈尔滨150040)

从算法来看，数字图像处理可以分为很多种，传统的方法如Mallat 小波变换是将图像分为像素点来处理，现今用的较多的是利用偏微分方程将图像视为某种场或物理状态的演化进行处理.图像在采集、传输和存贮的过程中不可避免地会受到外界源的干扰而产生噪声，要想获得高质量的图像信息，滤除噪声是必不可少的步骤，而滤波效果的好坏会直接影响图像的处理效果，因此利用算法进行图像滤波处理至关重要.国外，Osher 和Vese 提出了一个非线性双曲型的冲击滤波器模型，利用模型进行边缘增强和去模糊处理［1］;Perona和Malik［2］于1990 年提出图像去噪模型，为偏微分方程在图像处理领域的应用开辟了很多新的方向，减弱噪声的同时模糊图像区域边界等特征［3］;Shapiro 将离散正交小波变换应用于图像编码，得到了比其他图像编码方法更好的压缩效果［4］;Mallat 等最早将小波变换应用于信号的奇异性检验及图像多尺度边缘提取中，取得满意的实验结果［5-7］.国内学者也对图像处理的各方面进行了较多的研究，晁锐等改进了小波变换基础上的图像融合算法;大连海事大学的郭亮研究了基于偏微分方程的图像滤波处理，通过实验证明了改进PM 模型的合理性和有效性;蔡超对基于小波分析和偏微分方程的图像处理方法进行了细致的研究;董卫军研……