数字图像处理的需求是共同发展的计算机科学、数学和社会应用。数学中扮演着重要的角色在数字图像处理的发展领域参与图像处理的所有分支。多年来,数字图像处理的实际需求和工程背景也促进应用数学分支的发展。偏微分方程方法的应用数字图像处理一直是一个重要的方向在应用数学领域在过去的20年。不断有新的挑战,研究数字图像处理基于偏微分方程的方法。

偏微分方程(PDE)方法显示出更好的性能比传统的图像处理方法,和一些新的想法从来没有被认为是在传统的图像处理,如仿射不变特征提取,图像的结构和纹理分解,等。偏微分方程方法的目标是建立一个偏微分方程的数学模型,然后根据偏微分方程图像改变,最后达到预期的效果。获得的结果与偏微分方程图像处理的传统方法。

这个特殊问题的目的是汇集原始研究的文章和评论文章在数字图像处理领域(例如,图像滤波、修复、分割、放大、图像增强、色彩增强,等等)基于偏微分方程的方法。我们强烈鼓励提交讨论数字图像处理的偏微分方程方法。研究包括图像处理、信号与信息处理、模式识别、应用数学、数学物理方程。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 基于PDE的非线性图像增强方法
• PDE在图像去噪中的应用
• 基于PDE图像恢复
• 基于PDE的模糊视频图像处理
• 基于PDE图像分割算法
• 数字视频基于PDE的修复方法
• 基于PDE图像滤波
• 基于PDE的色彩增强
• 基于PDE图像恢复
• 基于PDE图像放大
• 基于PDE的模式识别
• 基于PDE的信号和信息处理