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本文的主要工作是将L．Vese和S．Osher提出的图像分解模型在算法上进行改进，这里主要通过对迭代过程中图像的不断更新以及一些基本的有限差分方法和半隐式迭代格式来实现，使得在实际操作中运行速度更快，效果更好。 接下来，我们分别用新算法和原算法对给定图像进行实验，通过对比实验结果来说明改进后的优越性所在，并简要分析其原因。文章的最后，我们还将介绍图像分解在图像填充、图像去噪等方面的应用及其发展。