《ImageProcessingandAnalysis》将现代数学与现代图像处理中最先进的方法联系起来，组织成一个连贯的逻辑结构。作者通过它们连接到傅里叶和光谱分析中的少数共同线程，揭示了传统图像处理的原理，从而整合了现代图像处理方法的多样性。可以说，这本书是全面而且综合的，它涵盖了当代图像分析和处理中的4个最强大的数学工具类，同时也探索了它们的内在连接和集成。

主要研究基于分数阶偏微分方程的医学图像增强的算法。主要是在最为经典的Riemman-Liouville (R-L )积分算法基础上，将该算法中值滤波和分数阶积分相结合，利用自适应中值滤波算法中的噪声判别条件来检测噪声点，然后用“噪声边缘”判别函数对其中的可疑噪声点进行二次检测，并根据图像的局部统计信息和结构特征构造自适应的分数阶阶次，最后将检测出的噪声点用自适应的分数阶积分掩模进行滤波去噪。

《数学物理方程学习指导与习题解答》是与《数学物理方程》（陈才生等编，科学出版社，2008）配套的学习辅导书。 　　《数学物理方程学习指导与习题解答》共分11章。前九章每章括基本内容提要、习题解答和补充习题解答三部分。 　　《数学物理方程学习指导与习题解答》基本内容提要是相关内容的精讲，供学生复习参考之用；《数学物理方程学习指导与习题解答》提供了《数学物理方程学习指导与习题解答》中绝大部分习题的解答，供使用《数学物理方程学习指导与习题解答》的学生和老师参考；补充习题解答是为了使部分的学生灵活使用数学物理方程有关方法和拓宽视野之用。 　　后两章只括基本内容提要和习题解答两部分，因为进一步的补充内容已经超出《数学物理方程学习指导与习题解答》要求。 　　阅读《数学物理方程学习指导与习题解答》，可以帮助学生学习数学物理方程中各类定解问题的解题方法和技巧，了解丰富多彩的各种题型，从而加深对这门课程的理解和掌握。

matlab的pde toolbox工具箱解偏微分方程。（英文版）

配合博客文章http://blog.csdn.net/gyh_420/article/details/76652023

使用偏微分方程(PDE)进行图像去噪的matlab代码集合

图像处理与分析——变分，PDE，小波及随机方法 本书是图像处理领域一本令人激动的书籍．作者从变分法、偏微分方程、小波方法及随机方法的框架下对图像处理和分析进行了深入浅出的描述和分析。 本书首先介绍了对于现代图像分析和处理有重要意义的一般数学、物理和统计背景，包括曲线和曲面的微分几何、有界变差函数空间、统计力学的要素及其在图像分析中的含义、贝叶斯估计理论一般框架、滤波和扩散的紧理论以及小波理论的要素；同时讨论了图像建模和表示的方法，包括各种确定型的图像模型、随机的Gibbs图像模型以及自由边界分割模型．本书讨论四种最常见的图像处理任务如图像降噪、图像去模糊、图像修复或插值以及图像分割的建模和计算，这些实际的图像处理任务在统一的数学框架下能够得到完整的分析和深入的理解。

PDE Evans 现代偏微分(Partical Differential Equations)pde 答案 solutions Evans PDE solution Evans 现代偏微分 答案