1.一种基于各向异性扩散的图像平滑改进算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对待处理图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；

步骤二、建立八方向图像平滑模型，根据PM算法的扩散方程 其中div、 分别为散度算子和梯度算子，I为待处理图像，将4个方向的梯度扩展到8个方向，八方向图像平滑模型为步骤三、引入重调和方程 相应的，八方向图像平滑模型变为

步骤四、建立梯度与阈值的关系，其中，MAD是零均值的

正态分布，偏差为0.6745；

步骤五、图像加高斯噪声后背景变化很大，在平滑区域内用强扩散强度，此时图像中亮度值相近的像素被连接在一起，形成了统一尺度范围的同质区域，加大了同质区域噪声的差别，但在平滑区域以外，(1)若 则图像平滑模型为(2)若 则图像平滑模型为其中，α和β是连贯系

数；

(3)若 则图像平滑模型为其中Δk与图像的噪声水平有关，根据经验取值。

步骤六、用半隐式加性算子分裂(AOS)算法对图像进一步处理,将图像I尺度化分解在[0,1]区间，n+1 n -1 n n na).I为一维矩阵时，I ＝[1-τA(I)] I ；其中，τ是时间步长，A(I)＝[aij(I)]，式中，γi＝aigi，h是离散化步长；

b).I为N维矩阵时， 矩阵Al＝(aijl)ij；

1)令

2)计算fσ＝f*Gσ，

3)当i＝1,…,M时，计算 的三个对角线上的元素：求解 得到

4)当j＝1,…,N时，同样计算 的三个对角线上的元素，求解得到

5)计算

上述步骤1)-5)完成一次迭代，重复多次迭代可得到清晰图像。

2.根据权利要求1所述的基于各向异性扩散的图像平滑改进算法，其特征在于：所述待处理图像为彩色或黑白图像。