技術(shù)特征：
1.基于擬正態(tài)分布的圖像平滑方法，包括如下步驟，步驟一、將噪聲圖像進(jìn)行Gauss濾波，去除較大噪聲；步驟二、引入PM算法的擴(kuò)散系數(shù)其中，I是通過原圖像與高斯核卷積獲得，▽為梯度算子，k為梯度閾值；步驟三、引入擬正態(tài)分布過程，將作為擴(kuò)散系數(shù)函數(shù)，相應(yīng)的擴(kuò)散方程其中I0代表初始圖像；步驟四、將步驟二中g(shù)1的曲線向右平移c，c＞0，得到相應(yīng)的擴(kuò)散方程其中I(x,y,t)＝I0*G(x,y,t)，G(x,y,t)是高斯核函數(shù)；在圖像邊緣紋理復(fù)雜處，取c趨向于0，則除此之外，c趨向于k/2，則可實(shí)現(xiàn)較大程度地?cái)U(kuò)散過程，也能在有效去噪的過程中，保護(hù)圖像的邊緣紋理等細(xì)節(jié)信息；步驟五、用半隱式加性算子分裂(AOS)算法對(duì)圖像進(jìn)一步處理,經(jīng)多次迭代得到清晰圖像。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于擬正態(tài)分布的圖像平滑方法，其特征在于：所述步驟五的半隱式加性算子分裂算法過程如下，a)當(dāng)In為一維矩陣時(shí)，In+1＝[1-τA(In)]-1In，τ表示時(shí)間步長(zhǎng)；b)當(dāng)In為N維矩陣時(shí)，矩陣Al＝(aijl)ij；1)令2)計(jì)算(fij)σ＝fij*Gσ，3)當(dāng)i＝1,…,M時(shí)，計(jì)算的三個(gè)對(duì)角線上的元素：求解得到其中，M為i總共的迭代次數(shù)；4)當(dāng)j＝1,…,N時(shí)，同樣計(jì)算的三個(gè)對(duì)角線上的元素，求解得到其中，N為j總共的迭代次數(shù)；5)計(jì)算上述步驟1)-5)完成一次迭代。