32双线性滤波、Kirsch滤波、超限邻域滤波、逆滤波、双边滤波、同态滤波、小波滤波、六抽头滤波、约束最小平方滤波、非线性复扩散滤波、Lee滤波、Gabor滤波，、Wiener滤波、Kuwahara滤波、Beltrami流滤波、Lucy?Richardson滤波、NoLocalMeans滤波等研究内容。

优化半监督学习 该matlab代码提供了已开发和分发的原始版本的计算优化版本。 提供了一个matlab代码来近似拉普拉斯特征向量。 他计算了Laplace Beltrami算子的本征函数，然后对其进行插值以计算laplacian本征向量。 该matlab代码提供了用于计算近似拉普拉斯特征向量的优化过程。 下图显示了使用三种不同过程计算拉普拉斯平滑度的时间分析。 使用精确的拉普拉斯特征向量（EigVector） 使用Laplace Beltrami算子本征函数（Eigfunctions-Fergus） 对Laplace Beltrami算子本征函数使用优化方法（Eigfunctions-Taha） ＃＃动机 我们将交互式图像分割问题转换为半监督学习问题。 我们使用了 matlab代码来测试我们想法的有效性。 尽管结果令人鼓舞，但为小图像计算拉普拉斯平滑度所需的时间太大。 因此，我们优

成像和计算机视觉中的逆问题通常作为数据保真度优化问题来解决，其中包括 H1 或 TV（总变异）等数据正则化器以呈现问题的适定性。 然而，虽然已知 H1 正则化会产生过度平滑的重建，但 TV（或 ROF）模型是保留特征的，但会引入阶梯伪影。 Sochen、Kimmel 和 Malladi (1998) 引入的几何衍生的 Beltrami 框架在特征保留和避免楼梯伪影之间提供了理想的折衷方案。 到目前为止，Beltrami 正则化器的主要限制因素之一是缺乏真正有效的优化方案。 在这里，我们从最有效的 TV 优化方法之一开始，原始对偶投影梯度，并将其应用于 Beltrami 泛函。 这样做，我们在基本灰度去噪问题上获得了比 ROF 去噪更好的性能，然后将该方法扩展到更复杂的问题，如修复、去卷积和颜色情况，所有这些都以一种简单的方式。 与最先进的 TV/ROF 正则化器相比，使用所提出的原始对