图像修复技术起源于文艺复兴时期，艺术珍品因时间的侵蚀而破损，人们通过修复技术来填补损毁的裂缝。随着时代变迁，数字图像的应用愈来愈广泛，该技术自然地推广到了数字图像领域。数字图像修复技术有着广泛的应用领域，不仅能够修复一些划痕或污渍，还应用于：照片或胶片中丢失信息的恢复；无线传输丢失信息的恢复；去除图像压印；移除图像中指定的物体；图像压缩；去噪；低分辨率到高分辨率图像的转换；马赛克区域处理等等。 本文主要研究数字图像中已确定破损区域的修复技术（Inpainting）。着重研究了多方向性纹理修复（Multi-DirectionalInpainting），提出了自适应权重的多方向图像修复方法；着重研究了基于邻域的连续性图像修复方法，针对其不足提出了改进的两次图像创新地提出了自适应权重的多方向图像修复的方法。针对单方向修复信息的缺失以及置信度权重方法的不足，该方法采用多方向修复的方法，并根据重修复误差自适应地确定权重，进行叠加修复，在充分挖掘邻域相关信息、和利用空间相关性的基础上，一定程度上避免了错误传递，提高最终的修复效果。进而重点介绍了改进的基于结构连续性的图像修复方法。分析了单次修复的Telea方法、基于连续性快速修复方法的特性与不足。针对其细纹理的缺失以及不连续的缺陷，在基于连续性修复方法的基础上，提出了两次修复的改进算法，加强主观连续性和细节纹理。结果显示，该方法有效地提高了修复图像质量。