数字图像修复是利用破损图像的已知信息将破损区域填充修复并最大程度还原图像的一门技术。图像修复技术已经广泛运用在考古、医学、电影和工业等领域,因此对数字图像修复技术的研究很有意义。论文主要对破损图像研究其图像修复算法,使最终修复的图像在主观和客观评价上都得到很好的效果。本文的主要研究内容如下:(1)阐述了数字图像修复技术国内外研究现状和数字图像修复算法研究的背景和意义;并分析了图像修复的偏微分方程技术、纹理合成技术和偏微分方程与纹理合成技术。(2)针对传统BSCB图像修复算法在修复速度上的缺陷,引入了一个基于片相似的改进的BSCB图像修复算法;针对TV图像修复算法在图像平滑区域容易产生阶梯效应的缺陷,提出了一种对扩散系数和自适应正参数改进的自适应图像修复算法;针对CDD图像修复算法修复速度慢的问题,提出了一个对扩散项改进的自适应CDD图像修复算法。通过对比实验验证了改进算法在性能和修复效果上都得到了较好的提升。(3)对同时具有几何信息破损和纹理信息破损的图像的修复采用基于偏微分与纹理合成图像修复算法;该算法的主要思想是将破损图像分解为几何结构子图和纹理结构子图,并分别采用本文改进的TV自适应算法和改进的Criminisi算法进行修复;实验结果说明了结合算法使得最终修复的图像有很好的效果。