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Perona-Malik(P-M)模型是一个经典的各向异性扩散模型,该模型不能保持图像的重要细节(如纹理).针对此问题,文中提出一个结合局部熵的各向异性扩散模型,该模型的扩散系数不仅依赖于图像梯度,也依赖于局部熵描述的局部区域信息.实验表明该模型不仅能有效去除图像噪声,更好保持图像弱边缘,而且能较好地保持图像的重要细节.