图像去噪技术对于数字图像处理一直是非常必要也非常重要的。因此图像去噪技术一直是图像处理技术中的研究热点。对目前比较成熟的去噪理论而言，主要有小波去噪理论和几年来收到越来越多关注的偏微分图像去噪。不同的图像去噪技术对不同的图像噪声消除有其各自的优势。针对特殊的高光谱图像，去噪技术又有所区别。本文分别对研究了偏微分去噪技术并提出了新的算法模型。并且针对高光谱图像提出了一种新的基于小波域的全变分去噪模型。　　以下是本文在图像去噪技术中所进行的具体研究工作：　　第一，针对曲率驱动模型和四阶偏微分方程去噪方法的各自特征，提出了一种新的混合噪模型，把CDD和四阶PDE通过某一权函数进行组合，该方法很好的保留了二者的优点。在有效地去除图像噪声的同时，很好的保留了图像的纹理细节和轮廓信息。其去噪结果较经典滤波有了很大提高。　　第二，针对高光谱的光谱域信息丰富的特点，研究了基于小波域的全变分去噪模型。根据高光谱图像不同波段噪声不同的特点，利用权函数进行调和，在不增加计算成本的基础上，尽最大可能的利用了高光谱图像高度谱间相关性。充分利用了小波的性噪i分离特性，而且将传统的偏微分去噪算法融入到高光谱图像中，作用于不同波段的光谱曲线，使得空间信息和光谱信息很好的利用，从整体上改善了高光谱图像去噪效果，得到了理想的去噪图像。