基于断层图像、点云和多视角图像的三维重建已经成为计算机视觉领域三维重建的主要方法,但是无论采用哪种方法,重建后的曲面都会不可避免地出现噪声或者破损现象,影响后续工作。因此,去除噪声和修复破损成为曲面处理中的重要研究部分。本文对曲面去噪和曲面修复两方面进行了系统研究,主要包括以下内容:首先,介绍了基于TV流的图像去噪模型——ROF模型,研究了TV流的边缘保持性质;分析了ROF模型产生阶梯现象的原因,研究了Bing Song自适应去噪模型的去噪和边缘保持性质及其在自适应调节参数取不同值下的边缘扩散性质。其次,介绍了水平集方法,分析了C-V图像分割模型的特点,将变分水平集方法的图像分割由二维拓展到三维,为后续工作提供研究对象。然后,类比ROF模型在二维图像去噪中的优势,将其拓展到几何曲面处理中,提出了整体基于曲率变分水平集方法的曲面去噪模型,该模型基于隐式水平集变分方法,能够自动处理曲面拓扑结构的变化,而且克服了平均曲率模型不能保持曲面特征信息的缺点,能在有效去除曲面噪声的同时,保持曲面的边缘等特征;引入自适应调节参数,提出了基于整体曲率的自适应去噪模型,可以实现曲面边缘的不同扩散程度。最后,将提出的曲面去噪模型应用到曲面修复中,提出了基于整体曲率变分水平集方法的曲面修复模型。通过大量的仿真实验表明,本文提出的去噪模型可以在有效去除曲面噪声的同时保持曲面的边缘,修复模型可以修复曲面上的小区域破损,能够处理简单的曲面修复问题。