各向异性非线性扩散算法

各向异性非线性扩散算法是一种图像处理技术，它在图像分割、噪声去除以及纹理增强等应用中非常常见。这种算法考虑了像素间的局部空间结构信息，并且扩散过程是非均匀的，即扩散系数对像素方向敏感，因此对于不同方向的边缘和纹理响应不同。

核心思想是通过一个包含各向异性扩散项的偏微分方程（PDE），例如Perona-Malik方程或Rudin-Osher-Fatemi（ROF）模型，来更新图像的灰度值。扩散方向通常取决于像素邻域梯度的方向，使得算法能更好地保留图像细节和边缘。