自适应各向异性扩散

利用自适应各向异性扩散的方法进行医学图像的处理，在各向异性的基础上添加了自适应算法，使得梯度阈值K能根据不同区域的图像特征有所不同。其中各向异性扩散算法是从网上找的但是我做了一些修改，自适应部分算法是我自己加的。

%diff = anisodiff（im niter kappa lambda option）
%         im     - input image
%         niter  - number of iterations.迭代次数
%         kappa  - conduction coefficient 20-100 ?梯度幅值参数
%         lambda - max value of .25 for stability迭代系数
%         option - 1 Perona Malik diffusion equation No 1
%                  2 Perona Malik diffusion equation No 2
clear
I = imread（‘aa.jpg‘）;
I=rgb2gray（I）;
I=double（I）;
subplot（221）imshow（I/255）;title（‘原图‘）;
subplot（222）imhist（I/255）;

%kappa自适应
sigmas=1:2:10;
sigmas = sort（sigmas ‘ascend‘）;%从小到大排序
[nxny]=size（I）;
S=zeros（[nx ny]）;
for i = 1:length（sigmas）
 [DxxDxyDyy] = Hessian2D（Isigmas（i））;
    Dxx = （sigmas（i）^2）*Dxx;
    Dxy = （sigmas（i）^2）*Dxy;
    Dyy = （sigmas（i）^2）*Dyy;
[Lambda2Lambda1~~]=eig2image（DxxDxyDyy）;
S（::i）=sqrt（Lambda2.^2+Lambda1.^2）;
end
K=max（S[]3）;
kappa=1./K;
kappa=10*kappa;%加速因子

 out = anisodiff（I200kappa0.11）;%其中kappa也可以直接赋值，就没有自适应了
 %out=adapthisteq（out/255）;
subplot（223） imshow（out/255）;title（‘自适应各向异性‘）;
subplot（224）imhist（out/255）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      13319  2019-03-08 19:10  adapt_anisofiff\aa.jpg

     文件       1122  2019-04-04 23:03  adapt_anisofiff\adapt_anisodiff.m

     文件       2710  2019-04-03 11:03  adapt_anisofiff\anisodiff.m

     文件       1159  2011-03-28 21:16  adapt_anisofiff\eig2image.m

     文件       1026  2011-04-01 11:25  adapt_anisofiff\Hessian2D.m

     目录          0  2019-04-04 23:05  adapt_anisofiff

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