带有保真项的各向异性扩散模型是一种改进的图像处理技术，它在传统各向异性扩散模型的基础上引入了保真项。保真项的作用是确保扩散过程不会过度平滑图像，从而保留重要的细节和边缘信息。该模型通过结合扩散项和保真项，能够在去除噪声的同时更好地保持图像的原始结构和特征。数学上，保真项通常以原始图像与处理后的图像之间的差异来衡量，并通过权重参数来平衡扩散和保真之间的效果。这种模型在医学图像处理、计算机视觉和图像恢复等领域有广泛应用。