XJTU “数学物理方程”课程 2023fall 的大作业代码。
本仓库储存了使用导热方程的解析解解法、数值解解法的代码实现。
git clone https://github.com/yy4382/heat-denoise.git
cd heat-denoise
python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux / macOS
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python main.py
结果图存于 data/results 下
使用代入解析解的方法时,对高斯噪音的效果相对较好(图一)由于计算机无法计算无穷级数,测试时级数累加至 10000。不够高的级数可能是丢失部分高频信息的原因。
使用迭代法时,对泊松噪音的效果较好(图二)
由于导热方程难以区分物体边缘和噪点,导致降噪后图片有不同程度模糊。当 t 增大时,模糊加剧。(图三)