1.基于分数阶偏微分方程的图像去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，输入一幅被噪声污染的图像u0(x,y)，图像大小为M×N，设定时间间隔；

步骤二，将图像进行对称处理，处理后图像的大小为原图像的4倍，计算公式如下：for x＝1:M

for y＝1:N

u(x,2*N+1-y)＝u0(x,y)u(2*M+1-x,y)＝u0(x,y)u(2*M+1-x,2*N+1-y)＝u0(x,y)end

end；

步骤三，利用MATLAB商业数学软件自带的快速傅立叶变换函数对图像进行傅立叶变换，公式如下：步骤四，获得图像的分数阶微分；

计算图像的分数阶微分的计算过程如下：其中p(m1)＝(1-exp(-j2πm1/N))α，p(m2)＝(1-exp(-j2πm2/N))α，p(mi)表示在频域上对图像的第i行或者第i列的微分算子；

步骤五，获得图像分数阶梯度的模，计算过程如下：将步骤四中频域上分数阶微分进行傅立叶反变换，得到空间域上的图像的分数阶微分，并将参数α换为扩散函数的参数β根据梯度的模的计算公式得到分数阶梯度的模：步骤六，根据步骤五中求得的分数阶梯度的模计算扩散函数：g(x)＝1/(1+x2)，

步骤七，计算微分算子的共轭算子，计算过程如下：p*(m1)＝conj((1-exp(-j2πm1/N))α)，输出一次迭代求解的结果：

其中：

步骤九，将步骤八中所得结果进行傅立叶反变换，n+1

步骤十，将u 还原到原图像大小，计算过程如下：for x＝1:M

for y＝1:N

end

end；

步骤十一，利用下式计算所得结果与无噪声图像进行峰值信噪比计算，判断是否满足终止条件；

其中f为无噪声图像，u为每次迭代还原后的图像，若符合终止条件：ΔPSNR≤ε，其中，ΔPSNR表示两次迭代结果的峰值信噪比的变化绝对值，ε取0.01，则执行步骤十三；若ΔPSNR＞ε，则执行步骤十二；

步骤十二，重新迭代求解，将上一次的迭代结果作为下一次迭代的输入，继续执行步骤四至步骤十一；

步骤十三，输出还原后的结果则为最优的去噪图像。

2.根据权利要求1所述的基于分数阶偏微分方程的图像去噪方法，其特征在于，步骤一，输入一幅被噪声污染的图像u0(x,y)，图像大小为M×N，设定时间间隔Δt≤0.25。

3.根据权利要求1所述的基于分数阶偏微分方程的图像去噪方法，其特征在于，步骤四，获得图像的分数阶微分；

计算图像的分数阶微分的计算过程如下：其中p(m1)＝(1-exp(-j2πm1/N))α，p(m2)＝(1-exp(-j2πm2/N))α，p(mi)表示在频域上对图像的第i行或者第i列的微分算子；

图像中，某一点对x方向的一阶偏导数写成差分形式：相应的，根据分数阶导数的定义，某一点对x方向的α阶导数表示为：对上式两边同时进行傅立叶变换可得该点对x方向和y方向的α阶导数的傅立叶变换，公式如下：其中p(m1)＝(1-exp(-j2πm1/N))α，p(m2)＝(1-exp(-j2πm2/N))α。

4.根据权利要求1所述的基于分数阶偏微分方程的图像去噪方法，其特征在于，需要的最低配置的处理器为：I3-2100处理器。

5.根据权利要求1所述的基于分数阶偏微分方程的图像去噪方法，其特征在于，采用的处理器为：Intel(R)Core(TM)i5-6500 CPU@3.20GHz处理器。

6.根据权利要求1所述的基于分数阶偏微分方程的图像去噪方法，其特征在于，需要的最低内存是1GB RAM。

7.根据权利要求1所述的基于分数阶偏微分方程的图像去噪方法，其特征在于，采用的内存为16GB RAM。