近年来,基于变分和偏微分方程的图像处理方法获得了快速的发展,已经成为图像处理领域的一个重要方法。图像去噪是图像处理中的一个极其重要的组成部分,它对于改善图像的质量,提高图像的视觉效果具有重要的意义。本文主要研究基于变分和偏微分方程的图像去噪模型,对一些模型进行研究分析,提出了改进的模型。论文主要的研究工作如下:本文主要是对不同的去噪模型进行融合,得到了新的去噪模型。研究分析了全变差(TV)去噪模型,1TV-L去噪模型和OSV去噪模型各自的特点。全变差去噪模型是一种经典的图像去噪模型,为图像处理开辟了一种新的途径,但是它也存在着一些缺陷。对于全变差去噪模型所恢复图像的阶梯效应和几何特征的丢失等缺点,1TV-L去噪模型可以改善,并且能提高数值稳定性,但是求解过程变得复杂。由于分裂的Bregman迭代算法简单高效,利用该算法可以有效的简化1TV-L去噪模型的求解过程。OSV将一幅包含纹理的图像分解成卡通部分和纹理部分,使得从卡通部分获得的图像边缘信息更加准确,且不受纹理部分的影响,具有较好的图像恢复效果。但是用传统的算法来求解,计算效率低下,同样可以利用分裂的Bregman迭代算法来解决这一问题。因此,根据前面的分析,将各向异性去噪模型和各向同性去噪模型分别与OSV去噪模型相结合,修改这两种模型的残差项,将2L范数改为1L范数,得到了两种改进的去噪模型,并利用分裂的Bregman迭代算法求解改进的模型。然后利用MATLAB 7.0对原模型和改进的模型进行数值实验,通过图像质量的主观和客观评价方法对实验结果进行对比分析,实验结果表明:改进模型的去噪效果优于原模型。