数字图像修复可以对局部区域内有数据丢失或损坏的数字图像按照某种特定规则进行修复,使其恢复图像的完整性。该技术在修复文物字画、修复由网络传输等原因引起的残缺图像、去除图像及视频中的文字和划痕、以及移除图像中的目标物等方面得到广泛应用。本文概述了数字图像修复技术的基本原理和研究现状,分析了多种典型的数字图像修复算法的优缺点及其适用范围。在此基础上,提出了两种数字图像修复算法：(1)基于p-Laplace算子的CDD图像修复算法。该算法利用图像的局部正交坐标系,分析其扩散能力。利用了p-Laplace算子的可变参数p值介于1与2之间时既能克服由CDD模型引入的阶梯效应,又能杜绝由调和模型引入的边缘模糊的优点来填充受损区域,采用半点差分格式,设计图像修补的数值算法。该算法主要修复有划痕的旧照片和被文字覆盖的图像。仿真实验表明,该算法能快速收敛,图像边缘过渡更加自然,修复效果得到改善。(2)自适应模板的图像修复算法。该算法在进行搜索匹配时采用自适应模板,即匹配模板的大小可根据图像的局部块均匀度而自适应地变化；在更新置信度时,为了避免“累计误差”导致错误匹配的持续发生,取“累计误差”的双曲正切函数作为更新后的置信度,从而可以截断错误匹配。仿真实验结果证明,该方法比基于样本的图像修复方法能更好地修复图像边缘和复杂纹理,减少了因“累计误差”而产生的“垃圾物”。