古代壁画艺术记载了大量的文化历史信息,这些壁画反映了人类的认识过程和信仰风俗,承载着人类历史文化发展的内涵。敦煌莫高窟作为全世界现存规模最宏大、内容最丰富的佛教石窟壁画宝库,是我国乃至世界佛教艺术的瑰宝,在历史、宗教、考古及艺术等方面具有极高的研究价值。但由于敦煌莫高窟所在地恶劣的气候环境以及人为的因素,使得莫高窟中的敦煌壁画存在着如裂痕、霉变、脱落和褪色等多种类型病害现象。目前关于病害现象的修复工作主要是由具备扎实且全面专业技能或知识人员完成,但是人工修复需要消耗大量时间并且流程复杂,同时修复过程中存在着高风险、耗时长以及修复过程不可逆等缺点。因此,采用计算机技术对破损壁画进行虚拟修复,既能够避免人工修复对壁画可能造成的不可逆性伤害,并且修复结果还能为壁画的实际修复提供参考。本文分析了图像修复的国内外研究现状,同时在此基础上对图像修复技术进行了相关的深入研究,主要内容包括三个方面:基于信息熵和结构特性的壁画修复算法研究、基于样本块大小选择自适应的壁画修复算法研究以及基于二阶段生成对抗网络的壁画修复算法。主要研究和贡献如下:（1）针对原始的基于样本块匹配Criminisi图像修复算法在优先权计算过程中对于修复块中的结构信息考虑不足,同时在寻找匹配块的过程中仅通过颜色距离来选择,导致在对破损壁画修复实验中出现结构传播错误和像素匹配错误的问题,提出了一种基于信息熵和结构特性的壁画修复算法。该方法在优先权函数计算过程中引入了同来衡量像素块复杂度的信息熵,同时结合置信度项和数据项来确定优先级最高的待修复块;然后在匹配块选择过程中采用颜色距离和度量块间相似性的图像协方差结合的方式确定最佳匹配块,将最佳匹配块填充到待修复区域,更新待修复区域,通过迭代完成壁画的修复。实验结果表明,该方法克服了原始Criminisi算法在修复过程中存在的像素匹配错误和结构传播错误的问题,取得了良好的图像修复效果。（2）针对传统的基于样本的图像修复方法中在修复过程中采用大小不变的样本块进行匹配块的选择,导致图像中结构信息丰富的区域修复结果较差的问题,提出了一种基于样本块大小选择自适应的壁画修复算法。该方法首先通过图像信息熵构造了信息熵相似度函数,然后将SSIM算法、信息熵相似度函数以及图像块协方差进行加权定义了区域结构相似度函数,以实现在壁画图像修复过程中样本块选择的大小自适应,最后分别进行了关于人为破损壁画修复实验和真实破损壁画修复实验。实验结果显示,该方法能够较好地克服样本块大小不变时导致结构信息保持较差的问题,实验结果能够符合人眼视觉的一致性。（3）针对传统图像修复方法在图像修复过程中,仅仅是将图像中的原有像素通过匹配选取进行的破损区域的填充式修复,从而造成了修复完成图像出现了全局结构相似性以及图像语义一致性保持较差的问题,提出了一种二阶段生成对抗网络壁画修复算法。该算法网络架构包含粗修复网络模型和精修复模型部分。在修复过程中首先将掩膜图像和完好壁画图像融合后送入到粗修复网络模型得到粗修复结果,然后将粗修复结果作为精修复网络的输入,精修复网络输出最终完成的修复结果。在二阶段网络模型的共同作用下,实现对于破损壁画图像的修复。网络模型利用敦煌壁画唐朝时期人物头像数据集进行了训练和测试。实验结果表明,该方法能够较好地克服传统图像修复方法在全局结构一致性和语义一致性保持较差的问题,能够实现对于较大面积破损壁画的修复,取得了良好的图像修复效果。