各向异性相干增强算法
此算法是Weickert2002发表的，对于线条较多的噪声图像，可以有效地平滑线条、边界，去除噪声，并且对于超声图像也有较好的效果。 此算法的原理是对该图像某结构方向进行方向上的平滑，该方向是把特征值小的特征方向做为相干方向。
此算法的方法是：
1.对原图做方差为DELTA的高斯平滑Gd;
2.求Gd的结构张量du乘以du的转置。
3.对此结构张量做方差为r的高斯平滑，得到Jr。
4.求此结构张量的特征值向量v1,v2和特征值mu1,mu2。
5.设置新的特征值lambda1 = c1;lambda2 = c1+(1-c1)exp(-c2/(u1-u2)^2)。
6.根据此特征值和特征根向量，构建新的结构张量D = （v1, v2）(lambda1 0 ) (v1T ) =(a b)
( 0 lambda2 ) (v2T) (b c)
7.结构张量矩阵乘以u的梯度矩阵j=(a b)（ux）=(j1)
(b c) (uy) (j2)
8.求j的散度dt = div(j);
9.更新ut= ut-1 + dt*deltat;