L'algorithme de diffusion anisotrope de Perona et Malik est le travail de pionnier dans le débruitage basé sur les équations aux dérivées partielles (PDE).
Il applique la loi de diffusion sur les intensités de pixels pour lisser les textures d'une image. Une fonction de seuil est utilisée pour empêcher la diffusion de se produire à travers les bords et, par conséquent, elle préserve les bords de l'image. (Contrairement par exemple au filtre de flou gaussien.) Cela le rend très intéressant si vous souhaitez supprimer le bruit, mais ne souhaitez pas lisser les bords de votre image, par exemple si vous souhaitez utiliser ces bords pour segmenter l'image, sans être perturbé par le bruit.
De nombreux efforts ont été déployés pour en tirer parti, l’améliorer ou l’étendre.
Maintenant pour l'endroit où il est utilisé, je n'ai qu'une culture limitée. Je peux en citer deux
Analyse d'images dans le domaine des sciences de la vie (où je travaille): les images que l'on peut sortir d'un microscope sont extrêmement bruyantes, et la plupart du temps, c'est par construction. L'analyse automatisée d'images de ces données implique souvent une segmentation, pour laquelle vous utilisez parfois des algos basés sur PDE.
Jeux vidéo! Par exemple, essayez de jouer à Mass Effect (le premier au moins).