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图像信号在其形成、传输、变换、以及终端的处理过程中，经常会受到各种噪声的干扰而降质，主要包括：散斑噪声、脉冲噪声、高斯噪声和泊松噪声等。图像滤波是图像预处理的一个重要的环节，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。本论文主要针对于电子散斑干涉（ESPI）条纹图、相位图中的散斑噪声和标准图像中的脉冲噪声的滤波问题展开研究，提出了新的四阶偏微分方程、方向四阶偏微分方程以及基于检测技术的四阶偏微分方程的滤波方法。ESPI是一种无损的全场光学测量技术，被广泛应用于无损检测、光学粗糙表面位移、变形测量、振动分析等领域。然而，散斑在成为信息载体的同时也不可避免地成为了噪声，ESPI条纹图和相位图总是伴有强烈的散斑噪声，严重影响了ESPI相位的提取。针对于含有强烈散斑噪声的ESPI条纹图和相位图，本文提出了的适合处理粗条纹的新四阶偏微分方程和适合处理细密条纹的方向四阶偏微分方程，并与相关的偏微分方程模型的滤波结果进行了比较。实验结果证明了提出的这两个方程能够在滤除噪声的同时保护边缘。另外，针对于含有脉冲噪声的标准图像，本文提出了基于检测技术的四阶偏微分方程。该方法利用了两步复原法的“先检测再滤波”的思想来对图像进行滤波，即先用TSM方法对噪声进行检测，然后用新的四阶偏微分方程对噪声点进行滤波。实验结果证明了基于检测技术的四阶偏微分方程滤波模型能够移除噪声并且很好的保护图像的细节。