图像修复起源于上世纪八十年代,最初被用来修复破损的古文物字画。后来,随着计算机技术的高速发展,世界日益呈现数字化,数字图像修复技术逐步兴起。现今,数字图像修复技术已成为图像处理领域的一个重要分支,被广泛应用在各个领域,包括破损图像的修复、特定目标物的去除、图像编码和压缩、图像超分辨率分析等等。本文首先介绍了图像修复技术的研究背景和意义,并简单回顾了数字图像修复技术的发展历程。现今的图像修复技术可谓方法众多,其中最为重要的两大类要数基于偏微分方程的方法和基于纹理合成的方法,本文在第二章给出了这两类修复算法的几种经典的修复模型。基于样本块的图像修复技术是基于纹理合成修复方法的一个重要分支,文章在接下来的章节中详细介绍了这一算法思想,并对具体的算法实现进行了改进,提高了算法保持图像强边缘的能力。基于偏微分方程的修复算法,适用于较小尺寸破损的图像修复。然而,这类算法往往要以复杂的数学理论模型为基础,较难理解。为此,文章的第四章在分析图像局部特性的基础上,提出了一种简单的基于等照度线扩散的图像修复算法,取得了较为理想的效果。利用图像在某一变换域的稀疏特性进行残缺图像的修复,是一种新颖的方法。文章的最后着重介绍了一种基于稀疏变换的迭代算法,重点讨论了算法实验结果中出现的问题,进而提出了一种结合超小波变换和等照度线平滑的循环迭代算法。实验表明,该算法对较小尺寸的图像破损有着很好的修复效果。