随着计算机技术的发展和应用,储存技术与互联网技术发展越来越完善。数字图像被海量地储存在各类储存介质中、传播于网络上。数字图像处理技术由于应用领域广泛而得到迅速的发展。图像目标消隐技术作为数字图像处理的一个分支,目的是为了对图像中的特定对象进行移除,然后对图像的缺损部份进行修复,使移除对象后的图像看起来真实可信,没有视觉冲突。可以预见,图像目标消隐技术的潜在应用前景十分广阔。本文将对图像的修复方法分为两类:像素点级别的修复和图像块级别的修复。剖析了两类方法的不同修复机理,对一些典型的算法进行了深入分析比较。对点级别方法的介绍例举了BSCB模型、整体变分模型和快速行进图像修复方法,图像块级别的方法例举了纹理合成方法、局部优化的纹理块采样方法及全局优化的块采样方法等。从以上方法中取几种不同的模型即BSCB模型、快速行进算法、局部优化的纹理块采样方法建立离散化数据模型,并进行仿真实验,通过分别对各类情况下的图像目标进行消隐,分析了几种方法的优点和缺点,对实验中出现的结果,结合理论分析其原因,并指出每种方法较合适的实际应用场合。针对纹理块采样方法在搜索策略上的不足,提出一种跳跃式定位搜索策略,该搜索策略避免了在寻找匹配块时对整个图像区域进行完全搜索。通过首先定位与待修复块结构相似的区域,然后在这些区域内进行搜索,避免了盲目搜索,提高了搜索效率。另外,基于纹理块采样方法提出一种基于该方法交互式应用模式,来实现目标消隐。通过设置“复合掩模”,将纹理块采样方法纳入一种交互式的处理过程中。实验结果证明,该模式能很好地对消隐过程进行指导,得到令人满意的消隐结果。