函数原型：anisotropic_diffusion(Image:ImageAniso:Mode,Contrast,Theta,Iterations:)
功能：
通过模板Perona和Malik实现图像的各向异性散射增强处理，该算法同时也遵循非线性各向同性扩散（nonlinear isotropic diffusion）。变量u是灰度值，算法基于离散偏微分方程（如下）
u_t=div(g(|grad u|^2,c)grad u)
u的初始化值为u_0，在时刻t_0被Image定义。该方程被迭代Iterations次在步长Theta下，所以输出图像ImageAniso包含灰度值函数在时刻t_0+Iterations*Theta的值。
Anisotropic diffusion的目的是去除图像噪声在恒定的图像块中，同时保留图像边缘。
参数列表：
第1个参数Image输入对象，即输入图像
第2个参数ImageAniso是输出对象，即输出图像
第3个参数Mode是输入变量，即diffusion系数，默认值为weickert，除此之外还有值perona-malik和parabolic
第4个参数Contrast是输入变量，即比较参数，默认值为5.0，建议值有：2.0，5.0，10.0，20.0,50.0，100.0，限制条件：Contrast>0
第5个参数Theta是输入变量，即时间步长，默认值为1.0，建议值有：0.5，1.0，3.0，限制条件：Theta>0
第6个参数Iterations是输入变量，即迭代次数，默认值为10，建议值有：1,3,10,100,500，限制条件：Iterations>=1