数字图像修复是图像恢复领域的一个重要分支,就是用一定算法来处理图画、照片或影片,包括使受损的图像恢复、移走或取代照片中被选择的物体等等。其主要工 作原理是利用数字图像待修复区的邻域或前后帧信息填充图像待修复区。数字图像修复的主要目的是使观察获得更好的视觉效果。本文总结了图像处理理论在图像修补中的应用,通过分析人类视觉系统和心脑认知机制修补对图像的一些启发性原则,将一般的图像恢复理论应用到图像修复领域,以最佳猜测原理和贝叶斯结构体系为理论框架,建立了基于整体变分算法的图像修复模型,对待修复区域大小变化时影响修复边缘效果和扩散程度的关键参数进行了改进,并通过设置邻域相关信息权重参数,减少了迭代过程中的误差累计,提高了算法效率,改进了修复结果。本文还对纹理图像中的一些纹理填充算法进行了探讨,提出了一种快速匹配的纹理填充算法,并将其应用于非纹理类图像进行实验,在一定条件下取得了比较好的修复结果。最后本文总结了图像修复技术现存在的问题以及未来的研究方向。