KAZE特征检测算法的全面突破：从各向异性扩散滤波开始

计算机视觉领域一直致力于开发高效而准确的特征检测算法，以实现图像处理、目标识别和图像匹配等任务。其中，KAZE（KAZE Accelerated Segment Test）算法是一种基于非线性尺度空间的特征检测方法，具有良好的尺度不变性和鲁棒性。本文将介绍一种改进的KAZE算法，通过对各向异性扩散滤波的突破，提高了特征检测的性能。

各向异性扩散滤波是KAZE算法中的核心步骤，用于提取图像的尺度空间表示。传统的各向同性扩散滤波方法在平滑图像的同时，也会导致边缘信息的模糊。为了解决这个问题，我们引入了各向异性扩散滤波，它能够在平滑图像的同时保留边缘信息。

下面是使用Python实现的各向异性扩散滤波的代码：

import cv2
import numpy as np

def anisotropic_diffusion(image, num_iterations