数字图像修复技术是当前计算机视觉和图像处理领域中的研究热点之一。它利用图像中的已知信息按照一定规则对图像受损区域进行信息填充恢复,并使观察者察觉不到图像曾经缺损或有被修复的痕迹。该项技术在文物保护、影视特技制作、老照片的修复、图像中文本及障碍物的去除等方面有着广泛的应用价值。　　 目前图像修复算法主要有两大类:基于偏微分方程的修复算法和基于纹理合成的修复算法。本文围绕这两类算法展开研究,主要工作和创新体现在以下几个方面:　　 针对图像划痕、污渍等小面积修复(image inpainting)问题,对现有的基于偏微分方程的图像修复算法进行分析,实现了基于Navier—Stokes方程模型的图像修复算法。　　 针对较大尺度破损区域图像修补(image completion)问题,提出了一种改进的基于样例的图像修复算法。该算法定义了待修复块优先权,尽量使具有较多已知信息和较多结构信息的块优先被修复,根据图像空间频率自适应选择邻域窗口大小,并采取有效的搜索策略,减少样例匹配时间。实验表明,该算法能有效的改善图像修复质量和视觉效果。　　 针对复杂结构区域的图像修复问题,提出了一种改进的基于结构传播的图像修复算法。该算法从结构补全和纹理填充两个方面对基于结构补全的图像修复算法进行了改进,一方面对BP算法进行优化,加快算法收敛速度；另一方面,利用图像局部纹理的相似性,改进了纹理填充的视觉效果。通过实验表明,该算法修复效果较好。　　 最后本文设计并实现了图像特效处理系统平台。该系统实现了图像基本操作处理、目标抠取、图像修复,并包含了图像合成功能,各功能模块间相互衔接,方便一般用户依照需要修改编辑日常的照片。