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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于各向异性扩散模型的自适应边缘保持去噪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114022384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111308284.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于各向异性扩散模型的自适应边缘保持去噪方法是由韩先君;王雪;李学俊;王华彬;周芃设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于各向异性扩散模型的自适应边缘保持去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于各向异性扩散模型的自适应边缘保持去噪方法，包括以下步骤：原始噪声图像预处理、构建去噪算法模型、原始噪声图像迭代计算和原始噪声图像去噪处理；本发明改进了基于分数阶微分算子与高斯曲率相结合的自适应图像去噪算法的扩散系数，加入双边滤波和局部方差，在扩散模型中引入正则化项，提高图像边缘保持的效果，对自适应图像去噪算法模型的扩散系数进行了修正，使得去噪和保持边缘的效果更好，提高图像的视觉效果；利用局部方差调节扩散系数，以更好地控制扩散速度；正则化项的加入提高了图像保真度，并且使用了自适应阈值，除了自然图像，在处理医学图像方面也优于传统图像处理方法。

本发明授权一种基于各向异性扩散模型的自适应边缘保持去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于各向异性扩散模型的自适应边缘保持去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一先读取待去噪的原始噪声图像，再对噪声图像进行高斯滤波处理，得到预处理图像；步骤二在各向异性扩散模型的基础上，在自适应图像去噪算法模型中引入高斯曲率，由图像梯度进行边缘检测，再结合高斯曲率和分数阶微分算子的性质，由图像的局部方差建立分数阶微分算子，加入正则化项，构建自适应边缘保持去噪算法模型： ；其中，为原始图像，为在上经过高斯滤波处理的图像，为扩散尺度，和分别表示散度算子和梯度算子，是一个参数，用于控制去噪后图像和预处理图像的保真度；步骤三设定迭代次数及模型中的各参数；步骤四根据自适应边缘保持去噪算法模型对噪声图像进行迭代计算，得到图像迭代结果，每次迭代的结果即为此次去噪结果，在每次迭代中，先计算八方向梯度，再计算高斯曲率，接着计算局部方差，然后调用双边滤波函数，将上述计算结果代入扩散函数中得到扩散系数，将扩散系数代入八方向离散迭代公式，八方向离散迭代公式为： ；加上通过预处理图像减去上次迭代结果得到的正则项，得到此次迭代结果，所述扩散系数为：；其中，为用于保护边缘的双边滤波算子，为局部方差，为高斯曲率，为自适应阈值。

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