基于变分偏微分方程理论,将平滑结构张量与非局部思想相结合,构建了非局部平滑结构张量。同时,以非局部平滑结构张量为基础,提出了非局部平滑结构张量自适应的全变分图像复原模型和非局部平滑结构张量驱动的各项异性扩散图像复原模型,并整合相关算法设计了局部结构保持的单幅图像复原系统,其具体内容描述如下:构建了非局部平滑结构张量自适应的全变分图像复原模型。首先,将非局部思想应用于平滑结构张量的改进,构建了一种非局部平滑结构张量（Nonlocal Smoothed Structure Tensor,NLSST）。其次,以局部对比度来度量局部区域的结构相似性以构建结构一致性度量,另外借助归一化结构相似参数对传统的灰度度量进行加权构建综合一致性度量,构建一个包含两项的权值函数。再次,基于非局部平滑结构张量的特征值进行建模,建立一种三项式的自适应正则化参数,三项分别为一致性度量、边缘指示子和角点描述子。最后,基于分裂布雷格曼算法提出了模型的快速求解算法。数值实验证明,在峰值信噪比提升的基础上,改进后的模型对图像中的边缘、角点、流状结构和纹理等结构的保持效果较好,是一种有效的图像复原算法。构建了非局部平滑结构张量驱动的各向异性扩散图像复原模型。首先,利用非局部平滑结构张量去构建非局部边缘增强型和非局部相干增强型扩散张量;其次,引入平衡参数,构建一种非局部综合扩散张量,并以此扩散张量为驱动构建一种非局部平滑结构张量驱动的各向异性扩散图像复原模型。最后,对于所提出的模型,采用了半点离散的思想,以有限差分法为基础为模型设计了一种高效的离散求解算法。数值实验证明,改进后的模型在平坦区域能够有效去噪,而在结构区域更好地保持边缘和纹理,整体的复原效果更好。设计了一种局部结构保持的单幅图像复原系统。整合了包括前述两种改进算法及实验中采用的其他对比算法,采用Matlab Application Designer工具,以Matlab为开发语言。各类算法的有效性,已在前述模型的对比实验中有所展示。