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各向异性扩散的 Matlab （用于 2D 和 3D 图像处理）
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％ANISODIFF2D传统各向异性扩散％DIFF_IM=ANISODIFF2D（IM，NUM_ITER，DELTA_T，KAPPA，OPTION）perfoms％传统各向异性扩散（佩罗娜马利克和）在灰度％的图像。8相邻节点二维网络结构被认为是％的扩散传导。％％参数说明：％IM-灰度图像（MXN）。％NUM_ITER-迭代次数。％DELTA_T-积分常数（0<=delta_t<=1/7）。％通常情况下，由于数值稳定性这％参数被设置为它的最大值。％KAPPA-梯度模数的阈值，用于控制导通。％OPTION-提出佩罗娜马利克和导热系数的功能：％1-C（X，Y，T）=EXP（-（nablaI/卡帕）^2），％特权高对比度的边缘在低对比度的。％2-C（X，Y，T）=1./（1+（nablaI/卡帕）^2），％特权广泛地区超过较小的。％％OUTPUT描述：％DIFF_IM-（扩散）的图像规模最大空间的参数。％
mody813282 0 0
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