本文主要是基于全变差的方法对图像进行处理。首先针对空间域图像的修复问题,本文提出了一种基于TV模型的自适应的快速修复算法。该算法根据图像自身的特点设置邻域相关信息权重参数,有效的改善了修复效果且大大的减少了运算量,并将其应用于任意方向图像区域的修复,克服了原有的TV模型只能对长条状的区域进行修复的局限性。其次针对小波域中图像修复的问题,本文提出了一种新的小波域图像修复模型,该模型根据小波变换后系数相关性的特点,将低频和高频分别进行处理,极大的加快了图像修复的收敛速度,并且即使丢失高达90%的小波系数,该模型也会有很好的修复效果,有效的解决了传统的TV- Wavelet模型在计算图像的平均曲率WCURV时,需要反复进行小波分解与重构的计算,迭代速度慢的问题。最后,本文还将全变差方法应用于图像压缩和去噪,实验结果表明,它可以有效消除图像压缩中的振铃现象,减少平滑区域的数据量,提高压缩效率,同时全变差方法也可以较好的消除小波去噪过程中的出现的块效应现象。