近二十年来,随着计算机技术的发展,图像处理得到了越来越多的关注和研究。图像去噪是图像处理中的重要环节,对于改善图像质量具有重要的意义。近年来,基于偏微分方程(Partial Differential Equation,缩写为PDE)的图像处理受到了人们的关注。相对于其它方法,偏微分方程具有以下优点:第一,具有很强的局部自适应性(Local adaptability);第二,形式上的规范性(unification);第三,高度的灵活性(flexibility)。因此偏微分方程方法在平滑去噪的同时能够较好地保持边缘、纹理等细节信息。偏微分方程(PDE)理论的发展经历了由线性到非线性,以及由各向同性扩散到各向异性扩散的过程。各向异性扩散方程是一种非线性偏微分方程模型。本文在阐述图像去噪偏微分方程模型的基础上主要讨论了一种基于非线性结构张量的图像边缘增强模型,并对方程中的参数选择进行了讨论。实验结果表明,基于非线性结构张量的图像边缘增强模型能有效地改善图像的质量。利用非局部导数的概念,将局部ROF模型推广为非局部的各向异性扩散。