1、視覺是人類獲取信息的主要渠道，而圖像信號的質(zhì)量好壞直接影響人類獲得信息的好壞，因此圖像處理是必不可少的環(huán)節(jié)。對于圖像處理方法的研究已經(jīng)有很長的歷史，圖像處理的研究方面和使用范圍已經(jīng)滲透到生產(chǎn)生活中的方方面面。本文主要針對偏微分方程中的幾種典型模型的缺陷與不足之處提出了改進(jìn)方案，主要是在圖像去噪和圖像分割兩大領(lǐng)域中展開的工作，具體可分為三方面的內(nèi)容。
　　 1、針對傳統(tǒng)的線性濾波模糊圖像信息和全變分模型的“階梯效應(yīng)”與把要處理的噪

2、聲圖像的噪聲方差作為已知條件的問題，提出了一種將水平集和形態(tài)學(xué)操作思想相結(jié)合的圖像去除噪聲的方法，這種方法在去除噪聲的同時(shí)還能更為全面的保持圖像的細(xì)節(jié)內(nèi)容。
　　 2、針對沖擊濾波的改進(jìn)算法中計(jì)算量巨大的問題，在原始沖擊濾波模型的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)方案，通過門限函數(shù)控制沖擊震動方向，有效的避免了大量的計(jì)算量，加入了保真項(xiàng)使得處理過的圖像能保持更多的細(xì)節(jié)內(nèi)容。本方法使得原始的沖擊濾波模型能夠應(yīng)用到噪聲圖像中，同時(shí)也能起到它原始的增強(qiáng)