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图像修复在现实生活中十分普遍，研究它具有重要的理论意义和实用价值。图像修复算法有很多种，本文主要研究图像修复的PDE算法。 （1）本文首先提出了一种新的TV模型图像修复算法，它是在基于偏微分方程的P-Laplace图像修复算法的基础上，引入了自适应参数m，不仅使得不同的像素点对应不同的m值，而且使得一幅破损的图像在不同的区域使用不同的扩散系数，达到了较好的修复效果。其次受到了新的TV模型的启发，本文同样在基于退化模型的CDD模型基础上加入了自适应参数m，提出了新的CDD模型，使得不同的修复区域采用不同的扩散系数，达到更好的修复效果。 （2）针对TV模型和CDD模型在数值计算过程中，没有充分利用图像的已知信息，迭代时间较长等缺点，对原模型的数值计算过程进行改进。本文在TV模型和CDD模型的数值计算过程中，用11?11邻域内已知像素点进行加权合成待修复点 O，这样可以充分利用已知信息提高修复效率，同时减少了迭代次数和运行时间。