随着科学的发展,时代的进步,数字图像已经和我们的生活息息相关,和文字比起来,图像更会让我们记忆犹新,眼前一亮。但是,由于种种原因,会产生很多妨碍人们对其接受的因素,我们称之为噪声。因此对图像的修复、去噪、复原表现得尤为重要。而从干涉合成孔径声纳(INSAS)得到的干涉图更是由于从海洋中得到的数据存在大量噪声,去噪也是势在必行。常见的滤波方法有均值滤波,中值滤波等,但是近些年来,偏微分方程(PDE)方法应用到图像处理方面越来越广泛,它和其他方法比起来,能够更好地去除噪声和保留边缘信息。但是,它却不能满足干涉图对实时处理的需求,因此本文提出一种新的耦合模型方法。本文提出的新模型,将渗流场与扩散场作耦合,旨在利用以干涉图为背景的渗流场来引导非线性扩散过程。基于图像处理的有限差分法可以将方程直接离散化,再用matlab程序进行数值实验,同时也用有限元方法进行数值仿真,两个结果对比以后发现,都可以很好的对干涉图进行去噪,并且能对边缘信息进行保护。本文还提出一种对图像去噪的新方法---积分插值方法。如果视图像为二维光滑函数,则可以看做是噪声破坏了图像函数的光滑性,利用网函数差值方法,不必知道函数的具体表达形式,就可以通过周围已知的点把中心点的准确值求解出来。这样,用正常点的值替换噪点的值,从而实现对图像的滤波问题。本文采用积分插值方法对图像进行了数值实验,发现可以有效地对图像进行去噪,方法可行。