随着科学技术的发展和人们生活水平的提高,数字图像处理技术被应用到人们生产生活中的各个领域。这使得数字图像处理技术成为近年来科学家研究的热门领域,图像修复技术是数字图像处理技术研究中的一个重要方面。它的主要目的是使观察者无法察觉图像已经被修改,或者为了获得某些特殊的效果,如图像中物体的隐藏或者文字的去除。本文首先介绍了数字图像处理的概念、应用范围和数字图像修复技术的研究意义以及研究现状。在介绍典型的数字图像修复算法时分两大类来介绍:一是基于偏微分方程的修复算法,它对修复具有较小待修复区域的破损图像,效果较好,主要有BSCB模型、TV模型、CDD模型和Mumford-Shah模型;二是基于块的纹理合成图像修复算法,它对修复具有较大待修复区域的破损图像,效果较好。本文还从主观和客观两个方面介绍了图像质量的评价标准,同时给出了本文应用的图像修复质量评价标准。其次,本文还详细地介绍了经典整体变分(TV)图像修复技术,并分析了该算法的优缺点,然后通过加入一个权值函数,对TV模型进行了改进。该权值函数是用参考点的梯度模值作为自变量,控制不同位置参考点对待修复点的权值不一样,实现不同的区域有不同的平滑程度,从而使得修复后图像边缘更清晰,过渡更自然。实验数据分析体现了改进算法的有效性。