1、“.....在定程度上解决了图像纹理缺失的问题，从而在图像去噪的同时保证了图像信息的准确性。自适应域约束下的图像去噪方法的研究结果呈现在进行模型构建及实验的过程中，采用的是像素的灰度图像作为测试图，所加噪声为均值为零的不同强度下的白噪声。经去实现自适应图像去噪的效果更佳。由此可见，基于自适应域约束下的图像去噪性能有了进步的提升。自适应域约束下的图像去噪方法的提出自适应域约束下的图像去噪方法的研究背景近几年来，有系列新的多尺度几何变换方法被研究出来，在实践中也取得了实质性的成果。在种种理论研究之中，非线性扩散滤波是种较为复杂的图像处理方式，实现了平滑去噪的目标。后期，人们对于图像去噪方法的探究，都基于此。针对变换及其相关内容的研究从以往的研究资料中可以看到，变换不仅具有与曲线波相类似的非线性逼近性能。变换去噪策略可以实现图像的进步稀疏分解，从而令图像的构造变换更为灵活......”。

2、“.....基于施来减少图像中的噪声，则对后续图像处理及实践起着至关重要的作用。现阶段，经过段时期的研究，已有许多图像去噪手段，其效果各异，例如基于计算调和分析的去噪法等等，各种图像去噪方法的能效不尽相同，而且，不同环境下所采用的合理化图像去噪方法也有所差异。基于自适应域约束下的图像去噪方法的提出及其效果分析通过自适应阈值收缩系数，保留图像纹理与边缘空间，利用全变差极小化平滑空间，建立全变差正则化的能量泛函去噪模型。该模型的构建能够呈现出此种图像去噪方法的优势。实验结果表明，该算法能在减少图像噪声的同时，保留图像边缘信息，尤其是针对含有丰富纹理结构的图像的去噪处理，其性能更佳......”。

3、“.....传统的计算方法的去噪性能存在定的局限性，然而，利用系数间的相关性，实现自适应图像去噪的效果更佳。由此可见，基于自适应域约束下的图像去噪性能有了进步的提升。基于自适应域约束下的图像去噪模型的构建在之前的研究过程中可以了解到，变换是种传承了曲线波优势的多尺度几何分析工具，而且，对于维图像的成像而言，域约束下的图像去噪方式的去噪效果极为明显。从具体来看，基于自适应域约束下的图像去噪模型的构建过程较为复杂，就从其计算过程着手来分析，首先，要运用恰当的计算模式来减少震荡，并且要尽可能控制有了极大的改善。由此可以得出，基于自适应域约束下的图像去噪方法具备定的意义，针对该项目的研究具备较高的实践价值。参考文献朱华生，邓承志自适应域约束的全变差图像去噪计算机工程，吴全，李立，陶飞翔基于域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪应用科学学报......”。

4、“.....各实践领域发生着翻天覆地的变化。尤其在当今信息大爆炸的时代，诸多工作的完成都依赖信息传输，因此，信息传输效果如何则直接影响到整个信息传递过程能否顺利完成。从现实来看，信息工程的实践应用领域十分广泛，其效能突显。在研究中发现，图像信息在获取及其传输时难免受到噪声的影响，因此，在实际操作中，要尽可能采取有效措施来避免噪声对图像的干扰。本文域约束下的图像去噪研究论文原稿。自适应域约束下的图像去噪方法的研究结果呈现在进行模型构建及实验的过程中，采用的是像素的灰度图像作为测试图，所加噪声为均值为零的不同强度下的白噪声。经去对比实验模式下的噪处理后，结果表明通过小波去噪后的变换去噪效果不及基于自适应域约束下的图像去噪效果明显。由此可见，在目前的技术水平之下，自适应域约束下的图像去噪方法具备定的效能，值得在实践过程中进行推广实施。总之......”。

5、“.....以及在该模型下图像去噪的效果分析，对自适应域约束下的图像去噪方法有了进步的了解。基于此，图像去噪算法的实际应用能效更为突出从总体来看，图像边缘模糊的主要原因主要就是由于外围噪声的存在所导致的。图像去噪的方法综述既然图像在获取和传输过程中不可避免地会受到噪声的影响，因此，在实际操作过程中，人们采取有效措施来减少图像中的噪声，则对后续图像处理及实践起着至关重要的作用。现阶段，经过段时期的研究，已有许多图像去噪手段，其效果各异，例如基于计算调和分析的去噪法等等，各种图像去噪方法的能效不尽相同，而且，不同环境下所采用的合理化图像去噪方法也有所差异。基于自适应域约束下的图像去噪方法的提出及其效果分析通过自适应阈值收缩系数，保留图像纹理与边缘空间，利用全变差极小化平滑空间，建立全变差正则化的能量泛函去噪模型。该模型的构建能够呈现出此种图像去噪方法的优势。实验结果表明......”。

6、“.....信息工程的实践应用领域十分广泛，其效能突显。在研究中发现，图像信息在获取及其传输时难免受到噪声的影响，因此，在实际操作中，要尽可能采取有效措施来避免噪声对图像的干扰。本文就基于自适应域约束下的图像去噪的相关内容进行阐述，探究其中的奥秘及其对实践领域的影响。关键词自适应域约束图像去噪中图分类号文献标识码文章编号经长期专业化的研究，科研人员对于图像去噪的研究不断深入，且取得了有益的科研成果，并将其应用于实践过程当中，其效能显著。在这种情形之下，在实际的研究工作中，建立了种基于自适应域约束下的图像去噪模型。结果表明，基于自适应域约束下的图像去噪算法的运用能够在定程度上削弱图像边缘模糊的现象，从而令图像信息的多是由于在获取图像的同时外围环境中存在的噪音所致。经科学研究发现，噪声对于图像信息的传输有着定的干扰性。结语通过对变换机理的研究，并结合系数间相关性的系统分析......”。

7、“.....即基于自适应域约束下的图像去噪方法。经过了建模实验与分析研究可知，基于自适应域约束下的图像去噪方法可以在定程度上削弱获取图像模糊的问题，所获取图像的轮廓细节较以往有了极大的改善。由此可以得出，基于自适应域约束下的图像去噪方法具备定的意义，针对该项目的研究具备较高的实践价值。参考文献朱华生，邓承志自适应域约束的全变差图像去噪计算机工程，吴全，李立，陶飞翔基于覆地的变化。尤其在当今信息大爆炸的时代，诸多工作的完成都依赖信息传输，因此，信息传输效果如何则直接影响到整个信息传递过程能否顺利完成。从现实来看，信息工程的实践应用领域十分广泛，其效能突显。在研究中发现，图像信息在获取及其传输时难免受到噪声的影响，因此，在实际操作中，要尽可能采取有效措施来避免噪声对图像的干扰。本文就基于自适应域约束下的图像去噪的相关内容进行阐述......”。

8、“.....关键词自适应域约束图像去噪中图分类号文献标识码文章编号经长期专业化的研究，科研人员对于图像去噪的研究不断深入，且取得了有益的科研成果，并将其应用于实践过程当中，其效能显著。在这种情形之下，在实际的研究工作中，建立了种基于自适应域约避免地会受到噪声的影响，因此，在实际操作过程中，人们采取有效措施来减少图像中的噪声，则对后续图像处理及实践起着至关重要的作用。现阶段，经过段时期的研究，已有许多图像去噪手段，其效果各异，例如基于计算调和分析的去噪法等等，各种图像去噪方法的能效不尽相同，而且，不同环境下所采用的合理化图像去噪方法也有所差异。基于自适应域约束下的图像去噪方法的提出及其效果分析通过自适应阈值收缩系数，保留图像纹理与边缘空间，利用全变差极小化平滑空间，建立全变差正则化的能量泛函去噪模型。该模型的构建能够呈现出此种图像去噪方法的优势。实验结果表明......”。

9、“.....保留图像边缘信息，尤其是针对含有丰富纹理结构的图像的去噪处理，其性能更佳。自适应基于自适应域约束下的图像去噪研究论文原稿现效果更佳。图像去噪概述为了更高效地去除所获取到的信息图像噪声，令图像边缘的细节部位更为清晰的呈现出来，则采取了诸多图像去噪的方法，经实践可知，每种图像去噪方式都存在定的局限性，这也是技术革新所难以避免的问题。因此，在研究过程中，需要本着令图像去噪效果更佳的原则，不断探究新型去噪策略，以便于更好地为实践领域服务。图像边缘模糊的原因分析噪声是图像干扰的重要因素，在传统非线性扩散图像去噪方法的基础上，所获取到图像的边缘较为模糊，这类图像获取的意义不大，因此，需要通过更高级的图像处理方式将其进行改善，从而令图像更为清晰。实际上，图像边缘模糊的情况多是由于在获取图像的同时外围环境中存在的噪音所致。经科学研究发现......”。