计算梯度各向异性扩散 - 编程实现
梯度各向异性扩散（Gradient Anisotropic Diffusion）是一种图像处理技术，用于平滑图像并减少噪声。它利用图像中的梯度信息来调整平滑程度，以便在平滑区域保留边缘信息。在本文中，我们将使用Python编程语言来实现梯度各向异性扩散算法。
首先，我们需要导入一些必要的库。我们将使用NumPy库来处理图像数据，使用OpenCV库来读取和显示图像。
import numpy as np
import cv2
接下来，我们定义一个函数来计算梯度各向异性扩散。该函数将接受输入图像和一些参数，例如扩散系数和迭代次数。
def anisotropic_diffusion(image, iterations, kappa, delta_t):
# 将图像转换为浮点类型