平均曲率流（MCVF）

写在前面的话：今天听了一天的电，上午学习英语，下午在那里看《云革命》（Charles Babcock）著，挺不错的，让我对“云”这个晕的概念有了一定了解，关于读后感已经写在了笔记本上，就不再抄录。借此能上网的机会，学习一下平均曲率流。

Alvarez等人提出了平均曲率流扩散方程：

U被定义为灰度值函数，u0表示t=0时刻输入的灰度值函数。div(.)代表了图像上相等灰度值像素所组成的曲线的曲率，与梯度方向正交。正是该正交方向避免了各向异性扩散中平行于梯度方向的扩散部分所导致的病态问题。这个离散方程以一定的时间步长T迭代一定的次数N，从而输出图像包含了T*N时刻的灰度值函数。
分析：
（1）在线条点部分，该点扩散方向与梯度方向正交，即沿着边界轮廓方向，不会造成边界模糊，扩散和位移。但在区域间进行这种扩散也会拉长噪声点形成絮状环绕分布的整个图像上。
（2）在角点部分，这种正交于梯度方向的扩散会导致凸角点趋于圆滑，同时凹角点被填平，导致活动轮廓无法准确勾勒角点。

当然，上面的方法已经满足了我的要求，还有一种一个在区域间平滑处理,去除噪声而尽可能保留边缘部分和角点信息的平均曲率流扩散和各向异性扩散相结合的梯度向量流计算模型：