扩散模型
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基于MATLAB的多形态扩散模型图像样本智能抽样系统
本项目利用MATLAB实现了四种扩散模型（高斯、线性、线性复扩散、非线性扩散），通过扩散方程对图像数据进行处理，高效抽取指定数量的不重复样本点，适用于图像分析与数据抽样任务。 -
基于分数阶各向异性扩散的图像去噪系统
本项目实现了由Jian Bai和Xiang Chu于2007年在IEEE Transactions on Image Processing上提出的经典算法。其核心功能在于通过引入分数阶微分算子改进了传统的二阶各向异性扩散模型（如P-M模型）。分数阶微分具有捕捉中高频细节和次级纹理的能力，相比于整数阶导数，它能更精细地描述图像的局部几何结构。 该项目在实现过程中构建了离散的分数阶掩码算子，并将其整合进非线性扩散方程的演化框架中。系统能够根据图像梯度的变化自适应地调整扩散强度：在平坦区域利用分数阶导数的平滑特
