（南京晓庄学院 物理与电子工程学院，江苏 南京 211171）
摘 要：图像的噪声过滤和增强是数字图像处理中非常重要的组成部分。在图像处理中，为了既有效地去除噪声，又能较好地保持图像的边缘和细节信息，在Perona-Malik各向异性扩散模型的基础上，通过对扩散系数函数和梯度和阈值K的修改，提出了一个对噪声图像更加有效的且更具有适应性的去噪扩散模型.在实际处理中，该模型不仅能够有效地保持图像的边缘，而且能够克服PM模型对噪声敏感和部分边缘失真的问题。
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