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Las imágenes digitales suelen verse interferidas por ruido durante la adquisición y transmisión. Se pueden utilizar ecuaciones diferenciales parciales para reducir el ruido.

Al adquirir y transmitir imágenes digitales, en ocasiones estas se ven interferidas por ruido, que puede reducirse mediante ecuaciones diferenciales parciales (PDE).

El método de eliminación de ruido PDE procesa imágenes principalmente desde dos aspectos: uno es el método de filtrado por difusión lineal y el otro es el método de filtrado por difusión no lineal.

El método de reducción de ruido PDE procesa imágenes principalmente de dos maneras: una es el filtrado de difusión lineal y la otra es el filtrado de difusión no lineal.

Aunque el algoritmo de filtrado de difusión lineal es simple, reduce indiscriminadamente las características y el ruido de la imagen, y difumina las características (especialmente las de los bordes) mientras elimina el ruido.

El algoritmo de filtrado de difusión lineal es simple, pero es fácil mezclar ruido y características de la imagen sin excepción, y difuminar las características (especialmente las características de los bordes) mientras se elimina el ruido.

Para compensar las deficiencias del filtrado de difusión lineal, la difusión no lineal introduce el modo gradiente como operador de detección de características y construye una función de parada de bordes.

Para compensar las deficiencias del filtrado de difusión lineal, la difusión no lineal introduce el valor del módulo de gradiente como su operador de detección de características y la función de terminación de los bordes de formación.

La selección de una función de parada de bordes adecuada puede combinar dinámicamente el filtrado de imágenes y la detección de bordes para distinguir automáticamente las características y el ruido de la imagen. Teniendo en cuenta la contradicción entre la eliminación de ruido de la imagen y la protección de los bordes, se adoptan diferentes estrategias de filtrado en los límites y áreas homogéneas.

La selección de una función de parada de bordes adecuada puede combinar dinámicamente el filtrado de imágenes y la detección de bordes para lograr una distinción automática entre las características de la imagen y el ruido. Se adoptan diferentes estrategias en las fronteras y zonas homogéneas para equilibrar las dos contradicciones de eliminación y protección del ruido.