摘要：对目标图像进行数据滤波，在提高图像压缩及传输方面具有重要意义。由于目标图像数据噪声密度较大，使得PDE滤波器的加权矩阵不完整。传统的滤波方法主要利用幅值信息计算出数据的概率密度函数，建立加权矩阵，使得加权矩阵数据混乱，导致滤波误差大。提出基于变分PDE的数据选择性自适应滤波方法，首先将连续的PDE离散化，用数字迭代方法产生相应的数字滤波器，对原始噪声数据进行预处理，利用幅值信息获取数据噪声密度函数和目标量测密度函数，给出数据的检测门限，计算其幅值信息似然比，然后组建PDE滤波器的加权矩阵，得到基于变分PDE滤波器频率响应，获取数据选择性自适应滤波器的代价函数，在此基础上完成对目标图像数据选择性自适应滤波。仿真结果表明，所提方法信噪比高，可以有效地提升数据选择性自适应滤波的鲁棒性。

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