图像增强作为图像处理中的一个重要组成部分,其主要目的是为了提高图像的可识别度,在图像处理中起着承前启后的作用,本文通过对偏微分方程理论的学习,有针对性的对一些问题进行了改进,并提供了相应的处理办法。本论文主要完成的工作体现在偏微分方程对图像去噪和增强两个方面,通过对P-M扩散模型的学习,分析了这种方法在图像去噪领域的优点和弊端。针对其不足进行了改进,使算法有了更强的适应性,去噪的同时保留了更多的图像纹理及细节。在偏微分方程对图像增强的研究方面,本文结合直方图均衡化在偏微分方程图像增强方面的应用,引入了热扩散方程的思想,采用有限差分法,给出了一种较为快速的增强迭代算法。有效减小了计算量。最后通过对达芬奇6446软硬件平台的搭建,实现了偏微分方程图像增强算法的Codec移植,达到了预期的效果。