Anisotropy图像各向异性扩散

图像里的老熟人——各向异性扩散，在VS2015配OpenCV 3.4.2下也能玩得挺顺的。项目实现逻辑清晰，不绕弯子，适合想看明白算法逻辑又不想啃论文的你。

图像噪声多？想保边缘又不想糊掉细节？这个扩散算法就比较香。它不像传统平滑那样一刀切，而是根据图像局部特征来“区别对待”，有选择性地扩，效果还不错，尤其在细节复杂、边缘多的图像上更。

项目里用Gauss-Seidel迭代来更新像素值，扩散系数函数设计也考虑到了梯度方向，结果既干净又有型。想自己动手试试也不难，cv::Mat图像，cv::imread和cv::imwrite搞输入输出，配合自定义的扩散函数就能跑起来。

哦对了，别忘了调好时间步长Delta t，太大容易炸图，太小又磨时间。实测下来，稳定性和效率都得靠它平衡。

你要是之前没玩过这类算法，可以先跑一遍现成代码，对着图像观察下变化效果；要是动手能力强，建议你尝试改下扩散系数函数，说不定能搞出更适合自己项目的版本。

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如果你正用OpenCV搞图像去噪，或者对算法实现有兴趣，这份资源可以帮你起个好头。