寫在前面的話：今天聽了一天的電，上午學習英語，下午在那裏看《雲革命》（Charles Babcock）著，挺不錯的，讓我對“雲”這個暈的概念有了一定了解，關於讀後感已經寫在了筆記本上，就不再抄錄。藉此能上網的機會，學習一下平均曲率流。
Alvarez等人提出了平均曲率流擴散方程：
U被定義爲灰度值函數，u0表示t=0時刻輸入的灰度值函數。div(.)代表了圖像上相等灰度值像素所組成的曲線的曲率，與梯度方向正交。正是該正交方向避免了各向異性擴散中平行於梯度方向的擴散部分所導致的病態問題。這個離散方程以一定的時間步長T迭代一定的次數N，從而輸出圖像包含了T*N時刻的灰度值函數。
分析：
（1）在線條點部分，該點擴散方向與梯度方向正交，即沿着邊界輪廓方向，不會造成邊界模糊，擴散和位移。但在區域間進行這種擴散也會拉長噪聲點形成絮狀環繞分佈的整個圖像上。
（2）在角點部分，這種正交於梯度方向的擴散會導致凸角點趨於圓滑，同時凹角點被填平，導致活動輪廓無法準確勾勒角點。
當然，上面的方法已經滿足了我的要求，還有一種一個在區域間平滑處理,去除噪聲而儘可能保留邊緣部分和角點信息的平均曲率流擴散和各向異性擴散相結合的梯度向量流計算模型：
