🎨各向异性扩散：艺术与科技的碰撞

图像处理领域中，“各向异性扩散”是一种强大的去噪技术。就像水流会避开障碍物一样，这种算法能精准地保留图像边缘，同时平滑背景噪声。今天，我们聊聊Perona-Malik（PM）模型的原理，并用C++实现它！✨

PM模型的核心在于自适应扩散系数。它根据像素梯度调整扩散强度，避免了传统方法可能造成的边缘模糊问题。简单来说，就是“强边缘不动，弱噪声消除”。💡

用C++实现时，我们可以采用有限差分法，逐步迭代更新像素值。代码虽然稍显复杂，但逻辑清晰——每一步都在优化图像质量。如果你对MATLAB更熟悉，也可以先用它验证算法逻辑，再迁移到C++中。🚀

无论是修复老照片还是医学影像分析，这项技术都能大放异彩。快动手试试吧！📸💻