We first consider a noisy curve f w

We first consider a noisy curve f which has jumps, corners and curved parts. In Figure 2, the results of applying our model on this noisy curve are listed by showing the function u and the residual f ° u at steady state. To make a comparison, we also list the results at the steady state given by the ROF model.
From the results in Figure 2, as expected, the oscillation noise is removed; the jumps, corners are all preserved. Besides these, in contrast to the ROF model, our model deletes the staircase phenomenon and also preserves image contrasts. More- over, the residual f ° u given by our model is more evenly distributed than the one by the ROF model, which suggests that our model is more efficient in noise removing.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราต้องพิจารณา f คะโค้งซึ่งมีกระโดด มุมและส่วนโค้ง ในรูปที่ 2 ผลการใช้แบบจำลองของเราบนเส้นโค้งนี้คะจะแสดงรายการ โดยแสดงฟังก์ชัน u และ u ° f เหลือที่ท่อน ทำการเปรียบเทียบ เรายังรายการผลลัพธ์ที่ท่อนโดยแบบ ROFจากผลลัพธ์ในรูปที่ 2 ตาม เสียงสั่นเป็นลบ กระโดด มุมที่ทั้งหมดจะรักษา นอกจากนี้ ตรงข้ามแบบ ROF รุ่นของเราลบปรากฏการณ์ภายใน และยัง รักษาภาพแตก ยิ่งกว่า u ° f ตกค้างที่กำหนด โดยรูปแบบของเราจะกระจายมากขึ้นอย่างสม่ำเสมอมากกว่าหนึ่งรุ่น ROF เห็นว่ารุ่นของเรามีประสิทธิภาพมากขึ้นในการลบเสียง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ก่อนอื่นเราพิจารณาฉโค้งมีเสียงดังซึ่งมีกระโดดมุมและส่วนโค้ง ในรูปที่ 2 ผลของการใช้รูปแบบของเราบนเส้นโค้งมีเสียงดังนี้มีการระบุไว้โดยการแสดงฟังก์ชั่นและยูฉเหลือ°ยูที่ความมั่นคงของรัฐ เพื่อให้การเปรียบเทียบเรายังรายการผลที่ความมั่นคงของรัฐที่ได้รับจากรูปแบบ ROF.
จากผลการศึกษาในรูปที่ 2 คาดว่าจะเป็นเสียงสั่นจะถูกลบออก; กระโดดมุมจะถูกเก็บไว้ทั้งหมด นอกจากนี้ในทางตรงกันข้ามกับรูปแบบ ROF, รูปแบบของเราจะลบปรากฏการณ์บันไดและยังเก็บรักษาภาพความขัดแย้ง ยิ่งไปกว่าที่เหลือฉ°ยูกำหนดโดยรูปแบบของเรามีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันมากกว่าหนึ่งโดยรูปแบบ ROF ซึ่งแสดงให้เห็นว่ารูปแบบของเรามีประสิทธิภาพมากขึ้นในการลบเสียงรบกวน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แรกที่เราต้องพิจารณาดังเส้นโค้ง F ซึ่งมีกระโดด , มุมและโค้งส่วน รูปที่ 2 ผลของการประยุกต์ใช้แบบจำลองของเราบนเส้นโค้งเอะอะโวยวายอยู่ โดยแสดงฟังก์ชัน f / u u และตกค้างที่ steady state ที่จะทำให้การเปรียบเทียบ เรายังมีรายการผลลัพธ์ที่สภาวะคงตัวที่กำหนดโดย ROF แบบ .
จากผลลัพธ์ในรูปที่ 2 คาดว่า ความผันผวน เสียงจะถูกลบออก ; กระโดดมุมทั้งหมดไว้ นอกจากนี้ ในทางตรงกันข้ามกับ ROF โมเดลของเราลบบันไดปรากฏการณ์และรักษาความแตกต่างของภาพ เพิ่มเติม - เหนือ ที่เหลือ F / U ให้นางแบบของเรามีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันมากกว่าหนึ่งโดย ROF โมเดล ซึ่งบ่งบอกว่ารุ่นของเรามีประสิทธิภาพมากในการลบเสียงรบกวน