本文介绍了基于各向异性扩散的尺度空间和边缘检测算法在计算机视觉中的应用，并提供了使用 MATLAB 进行仿真的详细过程。通过构建尺度空间和应用各向异性扩散，可以有效降噪并保留图像边缘信息，进而实现图像分析与特征提取。
尺度空间和边缘检测是计算机视觉和图像处理中重要的任务之一。其中，基于各向异性扩散的尺度空间方法和边缘检测算法被广泛应用于图像分析和特征提取。本文将介绍如何使用 MATLAB 进行仿真实现，以实现基于各向异性扩散的尺度空间和边缘检测算法。
首先，我们将介绍尺度空间的概念。尺度空间是指在不同的尺度下对图像进行分析和处理。在图像分析中，常常需要在不同的尺度下检测出图像中的特定结构或者特征。尺度空间的构建是通过对图像进行一系列的模糊操作来实现的。常用的模糊操作包括高斯模糊和各向异性扩散。
接下来，我们将介绍各向异性扩散（Anisotropic Diffusion）算法。各向异性扩散是一种基于偏微分方程的图像增强和降噪方法。它通过对图像进行非线性扩散来减少图像中的噪声，并保留图像中的边缘信息。在各向异性扩散算法中，图像的每个像素根据其梯度信息进行更新，以达到降噪和增强边缘的目的。
下面是 MATLAB 中实现基于各向异性扩散的尺度空间和边缘检测算法的示例代码：
% 读取图像
image = imread('input.jpg'
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