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针对全变分(total variation,TV)模型在图像去噪过程中易于产生"阶梯效应"的缺点,提出了一种改进的二阶总广义变分(total generalized variation,TGV)图像去噪模型。新模型中,利用Kirsch边缘检测算子提取到的图像纹理信息,在二阶TGV去噪模型的正则项中引入一个边缘指示函数引导扩散。实验表明,与经典的TV去噪模型和二阶TGV去噪模型相比,新模型无论是在视觉效果上还是在峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)方面都有明显的改善,在有效地去除噪声的同时自适应