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目的针对传统总变分方法在去除泊松噪声时容易出现"阶梯效应"和图像边缘模糊的问题,提出了一种基于分数阶变分的自适应去泊松噪声新模型。方法首先新模型在分析了泊松噪声分布特点的基础上导出了非凸自适应正则项,它能够根据图像不同区域的特点自适应地调节正则项系数,以达到保持图像边缘的目的。然后,新模型利用分数阶离散微分向量能够结合更多图像信息的特点,将正则项中的一阶离散微分向量替换为分数阶离散微分向量,以此来达到抑制"阶梯效应"的目的。对于新模型的求解,结合交替迭代法和加权原始—对偶法提出了一种高效的数值解法。