近些年,基于偏微分方程(PDE)方法在图像处理领域得到广泛的应用,偏微分方程具有丰富的理论基础,并且有较多的数值解法,这就为PDE的应用提供了有利条件。基于PDE的去噪方法是一种自适应的去噪方法,可以根据图像不同区域的不同特征,进而采取不同的平滑程度,因此可以很好的消除图像中的噪声,同时保护图像的边缘细节的特征。本文介绍了基于PDE的图像去噪方法的相关知识,同时根据时间顺序介绍一些在关于图像去噪研究中诞生的经典二阶、四阶去噪模型,并针对现有二阶模型在去噪过程中产生“阶梯效应”的不足,在现有四阶去噪模型的基础上进行改进。根据某种特定类型的噪声特征,提出高阶去噪新模型,主要创新工作如下:(1)在四阶Y-K模型的基础上,根据泊松噪声函数的分布特点,构造出一种新的四阶模型,并对模型进行求解以及仿真实验,实验结果表明,新模型去噪效果显著,克服了“阶梯效应”的产生。(2)根据斑点噪声的噪声函数分布特征,针对二阶模型产生“阶梯效应”的缺点,在Y-K模型的基础上进行了改进,进而构造出一种去除斑点噪声的四阶去噪模型。通过对新模型进行求解与仿真,在标准实验图像和含有斑点噪声的医学B超图像上实验均取得不俗的表现。(3)对提出的新模型采用一种高效并行的四阶PDE去噪算法。该方法利用并行的思想,将需要处理的任务分成若干部分,并分别由相互独立的计算机处理,最后将结果综合得到最终的解。采用并行方式对图像中的噪点进行滤除工作,提高了计算机的执行效率。