摘要
图像平滑是图像处理领域的一项基础性任务，其目标是在去除噪声的同时尽可能保留图像的结构信息，特别是图像中的峰值信息，这些信息往往代表着重要的细节特征。
传统的图像平滑算法，如高斯滤波、均值滤波等，在处理过程中往往会模糊图像边缘和峰值，造成信息丢失。
为了解决这一问题，近年来研究者们提出了许多保峰平滑算法，而时间分数阶扩散滤波算法作为一种新兴的图像处理方法，在保峰平滑方面展现出独特的优势。
本文首先介绍了时间分数阶扩散方程的基本概念和性质，以及其在图像处理中的应用背景；其次，对现有的时间分数阶扩散滤波算法在图像保峰平滑领域的应用进行了综述，分析了不同算法的优缺点；最后，对时间分数阶扩散滤波算法在保峰平滑应用中的未来发展趋势进行了展望。
关键词：时间分数阶扩散；保峰平滑；图像处理；数值算法；文献综述
图像平滑是数字图像处理中的基本操作之一，其目的是抑制噪声或其他不需要的信号，同时保留重要的图像特征，例如边缘、纹理和峰值。
在许多应用领域，如医学成像、遥感和计算机视觉，图像通常会被各种噪声污染，这些噪声会降低图像质量，影响后续的图像分析和理解。
传统的图像平滑方法，如高斯滤波、均值滤波和中值滤波，通常依赖于局部邻域信息来平滑图像。
然而，这些方法在去除噪声的同时，往往也会模糊图像边缘和平滑峰值，导致图像细节信息的丢失。
为了克服这些限制，近年来人们提出了许多保边平滑和保峰平滑算法。
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