1.基于拟正态分布的图像平滑方法，包括如下步骤，步骤一、将噪声图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；

步骤二、引入PM算法的扩散系数 其中，I是通过原图像与高斯核卷积获得，▽为梯度算子，k为梯度阈值；

步骤三、引入拟正态分布过程，将 作为扩散系数函数，相应的扩散方程其中I0代表初始图像；

步骤四、将步骤二中g1的曲线向右平移c，c＞0，得到 相应的扩散方程 其中I(x,y,t)＝I0*G(x,y,t)，G(x,y,t)是高斯核函数；

在图像边缘纹理复杂处，取c趋向于0，则 除此之外，c趋向于k/2，则 可实现较大程度地扩散过程，也能在有效去噪的过程中，保护图像的边缘纹理等细节信息；

步骤五、用半隐式加性算子分裂(AOS)算法对图像进一步处理,经多次迭代得到清晰图像。

2.根据权利要求1所述的基于拟正态分布的图像平滑方法，其特征在于：所述步骤五的半隐式加性算子分裂算法过程如下，a)当In为一维矩阵时，In+1＝[1-τA(In)]-1In，τ表示时间步长；

b)当In为N维矩阵时， 矩阵Al＝(aijl)ij；

1)令

2)计算(fij)σ＝fij*Gσ，

3)当i＝1,…,M时，计算 的三个对角线上的元素：求解 得到 其中，M为i总共

的迭代次数；

4)当j＝1,… ,N时，同样计算 的三个对角线上的元素，求解得到 其中，N为j总共的迭代次数；

5)计算

上述步骤1)-5)完成一次迭代。