提出一种改进各向异性扩散滤波算法。现有研究方法多存在图像边缘不清，误识别多，扩散系数多凭主观选择等问题。该算法利用保留细节和边缘的能力较为突出的多方向中值滤波方法在多个方向上进行扩散，利用局部方差和图像梯度改进了扩散系数，通过多次迭代修正扩散系数，增强了算法的鲁棒性，且在滤除噪声的同时注重对边缘细节的保持。通过具体实验仿真，以峰值信噪比、均方误差、结构相似度以及图像佳数4个参数作为指标，对实验仿真结果进行了量化比较，表明该算法与传统各向异性扩散方法以及Catté_PM模型等改进方法相比，具备更好的滤除图像噪声以及保持图像边缘的能力。