翻译一大大段英语，用专业术语。

图像降噪算法，在下问了下学过这个的同仁，勉强了解了点大概

尽力翻译了希望对楼主有所帮助

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为了清楚起见，将第一部分分开放置

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Firstly,webeginwithatestfunctiontoinvestigatetheedgepreservingcapabilityoftheproposeddenoisingalgorithm.FilteredresultsappearinFig.1.Thechosentestfunctionhassomeabruptchangingfeaturessuchasdiscontinuitiesorsharpbumps.WecorruptedthetestfunctionbyadditionsimulatedspatiallyGaussiannoisewithmean0andstandarddeviation0.02showninFig.1(a).Fig.1(b)showsthefilteredresultsbylocalWienerfilterinspatialdomainandFig1.(c)showstheresultoftheproposedapproach.Asitappears,Fig.1(b)showsthatstepedgesarepoorlyfilteredbylocalWienerfilterinspatialdomainandtheabilityoftheproposedapproachtosmoothhomogeneousregionssimultaneouslypreservingedgesisbetterthanlocalWienerfilterinspatialdomain.

Secondly,thestandard256×256LenaimageispresentedforadditiveGaussiannoise.WecorrupteditbyadditionGaussiannoiseatdifferentnoiselevels.Theproposedapproachisalsocomparedtoothertechniques.Forquantitativeevaluation,weusePSNR(peaksignal-to-noiseratio)toevaluatetheperformanceofdenoisingalgorithm.Table1liststheresultsofthePSNRimprovementoftheproposedalgorithmcomparedwithothermethods-standardLS-SVM,medianfilterandwienerfilter.ItisevidentfromTable1thattheproposedmethodconsistentlyoutperformsstandardLS-SVMandmedianfiltermethodintermsofPSNRimprovement.Fig.2showsthecomparisonofthedenoisedLenaimagecorruptedwithGaussiannoiseatPSNR=22.09dB.Asitappears,Fig.2(b)showsthatstepedgesarepoorlyfilteredbystandardLS-SVMfilter.ThemedianfilterandWienerfiltercanreducenoiserespectivelyincertainrange.Fig.2(e)showstheabilityofourapproachtosmoothhomogeneousregionssimultaneouslypreservingedges.Especially,detailsoftheimageareveryobvious,e.g,eyesandhat.Thisindicatesthattheproposeddenoisingmethodachievedthemostsuccessfulnoisereducedinstatisticallyhomogeneousareasandpreservedinterestingedgedetails.

4.Conclusions

WehighlightedanefficientapproachofnonlinearWienerfilteringthatreliesonthetheoryofleastsupportsquaresvectorregression.Withtheproposedapproach,thecleansignalandrandomnoisearefirstmappedfrominputspaceintoahigh-dimensionalfeaturespacebyasuitablenonlinearmapping∅andthenlocalWienerfilterisconsideredinthisfeaturespace.ThistechnologyprovidesanelegantwayofdealingwiththeproblemofnonlinearWienerfilterbyreducingthemtolinearonesinsomefeaturespacenonlinearlyrelatedtoinputspace.Furthermore,thenumberofkernelfunctionsatisfyingtheMercerconditionisenormous.Onecanalsousethewaveletkernelorotherkernelsaskernelfunctionstoremovenoise.Thus,thefreedomofthepresentnewregistrationisverylarge.Experimentalresultsshowthatthealgorithmcanpreserveedgeswithbettervisualqualityandyieldbetterresults.

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翻译如下

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第一我们由一个测试函数开始，来研究（前文）提出的降噪算法的保边能力。滤波结果如图1所示。所选取的测试函数有一些突变的特征，比如一些不连续点和一些尖锐凸点。我们通过附加如图1（a）所示的均值为0，标准差为0.02的模拟空间高斯噪音，来劣化测试函数。图1（b）显示了通过在空间域里的局部维纳滤波法滤波后的结果，图1（c）显示了通过（前文）提出的方法来滤波的结果。正如上图所示，图1（b）显示出用空间域里的局部维纳滤波法来滤波对阶梯边缘保边效果很差，而（前文）提出的算法，相较空间域中的局部维纳滤波法，对多个平滑均调区域进行同时保边能力有较好表现。

第二为了显现加性高斯噪声，（我们先）出示一张标准256×256的Lena图。我们通过不同噪音级别的加性高斯噪声来劣化这张图，然后也用（前文）提出的算法同其他技术来比较。为了进行量化评估，我们使用峰值信噪比（PSNR）来评价降噪算法的表现。表1列出了和其他算法--标准最小二乘支持向量机（LS-SVM），中值滤波法以及维纳滤波法--相比较，（前文）提出的算法对峰值信噪比的优化结果。从表1我们显然可以看出该方法在峰值信噪比优化上稳稳胜过标准最小二乘支持向量机（LS-SVM）和中值滤波法。图2显示峰值信噪比PSNR=22.09dB时用高斯噪音劣化的Lena图（用不同算法）降噪后的比较。图2（b）显示了标准最小二乘支持向量机（LS-SVM）滤波法对阶梯边缘保边效果很差。中值滤波法和维纳滤波法分别能够对特定的范围进行降噪。图2（e）显示了我们的方法对平滑均调区域进行同时保边能力。尤其图像的细节很清晰易见，如眼睛和帽子。这说明我们提出的降噪算法在统计学上均调的区域上取得了最成功的降噪效果，保存了有意义的边缘细节。

4.结论

我们这里要强调一个基于最小二乘向量回归理论的高效的非线性维纳滤波法。用我们提出的算法，清晰信号和随机噪音首先通过一个合适的非线性对应法则∅从输入空间被映射到高维特征空间，然后在这个特征空间里考虑使用局部维纳滤波法。这个技术通过把在一些同输入空间非线性相关的特征空间里的清晰信号和随机噪音简化成线性的，从而优美地解决了非线性维纳滤波法的问题。另外满足Mercer条件的核函数的数目巨大。也可以用小波核或者其他的核作为核函数来除噪。因此现在新的注册登记的自由度非常大。实验结果表明该算法能够以更好的图像质量保边，给予更佳的结果。

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以上

Glossary（按出现顺序）

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1.edgepreserving/preserveedge保护锐边，或者保边

2.denoisingalgorithm降噪算法

3.Filter原意为“刷选”，这里是“滤波”的意思

4.spatiallyGaussiannoise空间高斯噪音

5.Wienerfilter维纳滤波法

6.PSNR(peaksignal-to-noiseratio)峰值信噪比

7.LS-SVM（leastsquare-supportvectormachine）最小二乘支持向量机

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希望对楼主有所帮助吧