画像を強化する他のオプションは何ですか？
画像を強化するための安定した拡散アルゴリズム以外にいくつかのオプションがあります。ここにいくつかの例があります：

深い学習ベースの方法：深い学習ベースの方法は、画像の強化にますます人気が高まっています。これらの方法は、畳み込み画像と出力イメージの間のマッピングを学習するために、畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）を使用します。深い学習ベースの方法の例には、超解像度、画像除去、画像の復元が含まれます。

非ローカル平均フィルター：非ローカル平均（NLM）フィルターは、画像強化に使用されている除去フィルターの一種です。NLMフィルターは、画像ピクセルの加重平均を使用して、エッジとテクスチャを保持しながらノイズを削除します。

コントラストの強化：コントラストの強化は、画像のコントラストと明るさを改善するために使用される手法です。これは、画像のヒストグラムを調整することで実現できます。これにより、画像のピクセル値の分布が変更されます。

デブリング：デブラーリングは、画像からぼやけを除去するために使用される手法です。これは、Blurカーネルを推定するアルゴリズムを使用して、画像にデコンボリューションフィルターを適用することで実行できます。

ウェーブレット変換：ウェーブレット変換は、画像の分析と強化に使用できる数学的手法です。ウェーブレット変換は、画像を異なる周波数帯域に分解し、独立して処理できます。

これらは、画像強化に利用できる多くの手法のほんの一部です。使用する方法の選択は、特定のアプリケーションと処理される画像のタイプに依存します。