图像和视频的修复指的是恢复图像或视频中破损区域的颜色信息或者去除其中的多余物体,使得修复后的图像、视频和谐、自然的一项技术。在处理图像上细小或分布稀疏的破损问题上,有一些成熟的方法已经提了出来,并且取得了一定的研究成果。本文所研究的是那些场景信息丰富且受损区域较大的图像修复问题,仅仅利用一些图像局部信息来处理这一问题往往不能达到预期的效果,本文利用多视角几何理论,借助不同视点但包含修复区域丢失信息的参考图片来补偿目标图像,这就是基于多视角几何的图像的修复技术。本文研究了平面场景以及三维场景的修复。对于平面场景的修复,可以利用图像间的单应性(Homography)关系将参考图像上的信息经过视角转换填补入目标区域,实现对目标图像的修复。实验证明该算法适合于修复受损信息面积较大的图像。对于三维(非平面)场景的修复,本文提出了基于对极线的图像修复新算法,本文算法利用对极约束关系,首先取得目标区域的边缘,然后计算边缘上各点的优先度,沿优先度最大的点所对应的参考图像上的对极线搜索最佳匹配像素,最后将最佳匹配像素拷贝到目标点。通过实验证明了本文算法不仅对有大面积信息受损的图像进行修复时有很好的效果,并且有较低的时间复杂度。最后本文研究了增强现实中的标定物移除算法,提出了基于单应性关系的标定物移除算法。本文方法可以不需要人工操作,自动判断目标区域并移除视频中的标定物,并对场景中的光线变化有一定适应性,减弱了修复边界处生硬的修复痕迹,提高了增强后视频给人们的真实感。实验证明本文方法不仅能适应各种复杂背景,还保证了修复的效率。