Abstract This paper provides a matematisk analys of higher order variational methods and nonlinear diffusion filtering for image denoising. Förutom det genomsnittliga grå värdet, visas det att högre ordning diffusion filter bevarar högre moment av de ursprungliga data. Medan en maximum-minimum princip i allmänhet inte håller för högre order filter, vi får stabilitet i 2-normen i kontinuerlig och diskret inställning. Med tanke på filter i termer av framåt och bakåt diffusion, kan man förklara hur inte bara bevarande, men också förbättring av vissa funktioner i de givna data är möjligt. Numeriska resultat visar den förbättrade denoiserande förmågan hos filtrering av högre ordning jämfört med de klassiska metoderna.
Egenskaper hos högre orderregleringar i form av diffusionsfilter studeras vidare i REF.
Properties of Higher Order Nonlinear Diffusion Filtering
{'venue': 'Journal of Mathematical Imaging and Vision', 'journal': 'Journal of Mathematical Imaging and Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}