随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展,图像处理技术在近些年取得了巨大的进步,偏微分方程方法在图像处理的应用领域中应用也非常广泛。目前,在工业、军事和医学已经研究出各种适合图像处理的模型,这些为人类的工作和生活都带来了极大的方便。本文简要介绍了图像处理的偏微分方程方法的研究背景和国内外的发展现状,深入研究了基于偏微分方程的图像分割方法,并对图像分割的C-V模型进行了系统的阐述。结合背景填充技术对单板灰度图像和彩色图像的缺陷检测进行了比较和研究。通过计算机的分析和处理,实现旋切单板表面缺陷图像的自动检测,从而减轻操作人员的劳动强度,并提高木材的出材率和生产效率,为旋切单板表面图像缺陷检测提供依据。本文根据单板表面缺陷的特点,利用C-V模型进行图像分割,得到节子缺陷轮廓。针对C-V模型在迭代过程中需要重新初始化的问题,引入另一能量函数控制符号距离函数,解决了计算的复杂度问题。针对C-V模型在数值计算过程中采用显示欧拉方法使得计算效率低的问题,引入了半隐式的AOS方法,解决了算法对时间步长的限制,实验结果表明该方法达到了提高分割速度的效果。本文针对旋切单板表面的缺陷种类繁多、分布范围大的特点,引入背景填充技术。利用背景填充技术可以减小目标和背景间差异的特点,达到了缩小识别单板缺陷目标范围的效果。本文采用AOS格式的改进C-V模型结合背景填充技术检测单板表面缺陷,并通过Matlab进行实验验证。实验结果表明该方法能够快速有效的分割出旋切单板表面的缺陷,从而提高了整个算法的速度。本文针对活节缺陷边界灰度变换缓慢,采用灰度图像的分割方法对活节缺陷分割效果不理想的问题,研究了矢量图像的C-V模型,将彩色图像作为整体图像进行处理,充分利用图像的信息,解决了活节缺陷的识别问题。采用彩色图像AOS格式的改进C-V模型结合背景填充技术,不但可以识别活节缺陷,而且可以识别旋切单板彩色图像缺陷。偏微分方程方法作为图像处理中的新兴技术,必将在图像处理中发挥越来越重要的作用。本文从偏微分方程的C-V模型出发,改进了C-V模型,同加法算子分裂算法和背景填充技术有效的结合,对已有的C-V算法进行了改进和提高,对旋切单板表面图像缺陷识别技术也有很大的促进作用。