我国是一个有着五千年悠久历史的文明古国,在历代发展过程中,前人们留下了诸多的宝贵遗产,但由于时代变迁,许多历史文物受到了不同程度的损坏,如何快速、有效地对其进行修复一直是文物保护界亟待解决的问题。随着科学技术的不断完善,通过现代数字修复技术对有缺陷文物的数字影像进行修复,再将其保存至数字博物馆中的形式已逐步成为文物保护界发展的主流。本文以文化典藏类数字图像为主要研究对象,通过深入分析不同缺陷类型所对应的修复机理,提出基于图像分割、色彩迁移及偏微分方程的综合修复体系。研究内容主要包括以下方面:针对灰度直方图法在分割过程中,对灰度级差别不显著或阶调层次叠加的图像出现分割效果不佳等问题,提出基于Lab分通道直方图的分割法,以序列间不相关性的L、a、b三通道为分割依据,通过Newton插值法进行拟合运算以获取最佳分割阈值,可针对目标与背景的不同通道差异程度进行自由选择,并运用邻域灰度值匹配原则解决目标与背景分界处像素的准确匹配问题。可根据局部、形态及区域间差异实现不同类型目标的提取。经验证,改进算法对“区域间亮度差异显著类图像”及“区域间某色度差异显著类图像”的分割效果均优于灰度直方图法,拓展了直方图分割领域的适用范围。提出一种基于分通道自体理论的自适应图像分割算法,首先利用Lab序列不相关性理论消除单一目标区域受多通道交互影响的弊端;针对经典分区模型在处理区域某隶属度不明显对象时分割效果不理想的缺陷,引入分通道自体理论,通过待分割区域自体样本中“标准差”与“最值差”的加权运算确定最佳筛选阈值m;选择待分离区域与背景区域属性差值最大的通道作为分割主体系统,并依据Welsh自适应理论进行改进,采用综合考虑像元色貌、8-邻域均值、8-邻域标准差的改进自适应分割模型实现源图像与参考筛选样本的逐像素匹配;后对源图像各像元的多组匹配结果进行统计,并使用阈值m对统计结果进行筛选分配以达到分割目的;最终针对运算过程出现的过分割、欠分割等问题,采用数学形态学理论对其进行细化处理。实验结果表明,改进算法能够有效地从复杂环境、与目标相似环境、与目标色貌差异环境、局部高光环境及高反差等环境中分离出目标区域,并验证了改进模型相对经典模型的分割精确度优势。为改进经典Welsh与Reinhard算法的不足,提出一种基于分通道逐像素匹配的梯度保持色彩迁移修复算法。首先将源图像转换为Lab颜色模式,以消除通道间的强相关性;对整体灰度级相近的图像,将主体区、背景区色度均值差异最大的通道与参考图像对应通道进行自适应匹配,解决了Welsh算法对灰度级重叠源图像分级易造成误判的问题。后引入梯度因子,同参考图像与源图像标准差比值作加权运算以作为改进模型的比例系数,对之前每组配对的像素,采用保持梯度的色彩迁移算法进行着色,避免了Reinhard算法的色彩细节信息丢失、阶调间过渡不佳等问题。实验证明,改进算法的彩色化效果均优于经典Welsh与Reinhard算法,极大提升了色彩迁移算法的有效性与适用性。提出基于自适应分割体系的改进BSCB数字修复算法,首先利用基于分通道自体理论的自适应图像分割模型将待修复区域与完好区域进行精确分离;后使用Reinhard色彩迁移算法对分离所得区域进行指定色彩标记以便于计算机自动识别;最终采用基于ASG因子的改进BSCB算法对标记区域进行修复,通过最大/最小值函数以选取符合特定要求的部分邻点并对其进行加权运算,使得该模型在修复缺陷区域较大的图像时,可以更好地保持其边缘和角点,解决了传统BSCB算法修复过程中,由于拉普拉斯光滑因子使用全部邻点实施同性扩散从而导致的修复效果不佳问题。实验表明,改进算法对于不同缺陷类型的源图像均有更佳的修复效果。本文深入研究了褪色、变色、破损、粘脏、褶皱等不同缺陷类型的文化典藏类数字图像修复机理,通过结合Lab分通道直方图分割技术与Reinhard色彩迁移技术的修复方案解决了“目标与背景色貌差异显著类”典藏图像修复问题;通过结合基于分通道自体理论的自适应图像分割技术与基于ASG因子的改进BSCB技术的修复方案解决了“目标与背景色貌差异不显著类”典藏图像修复问题;通过基于分通道逐像素匹配的梯度保持色彩迁移技术方案解决了“全局不存在无缺陷区域类”典藏图像修复问题。形成了一套完整的文化典藏类数字图像修复体系,实验结果验证了该体系的可行性及普适性,为我国悠久历史文化的传承提供了有力支持。