数字图像的修复是图像处理中一个重要部分，主要是针对图像中损坏的部分，利用其周围未被损坏的图像信息，按照一定的规则进行修复，使得修复后的图像接近或达到图像原来的视觉效果。 本课题旨在对图像进行偏微分方程结合纹理合成的修复，得到更好的修复效果。首先，本文研究了三个经典的基于偏微分方程的修复模型，并通过实验对比分析了不同模型修复的效果。其次，本文研究了几种基于纹理合成的模型，其中重点研究了一种基于块拼贴的纹理合成模型，使其应用到图像修复当中，并提出了改进方法，使纹理块从四个方向进行扫描，从而很好的解决了修复边界模糊的问题，获得了更好的修复效果。 最后，本文研究了图像分解技术，使图像分解成结构子图和纹理子图，然后对结构子图用偏微分方程模型进行修复，对纹理子图用改进的基于纹理合成的块拼贴模型修复，合并修复结果，分析合并后的修复效果，得出偏微分方程结合纹理合成的修复比单纯用一类修复效果要好。