在印刷行业中,图像由于其直观性和广泛适用性,对印刷品的质量起着至关重要的作用,对于承印物为织物的纺织印刷业中来说就更是如此。因此,印前图像处理便成了印刷过程中不可或缺的一个步骤,印前图像处理的质量好坏,直接关系着印刷品的质量。实现印刷品和原稿的一致性是印刷行业中很重要的一个问题。对于一件织物,通过扫描等手段获取上面的设计图时,由于织物的纹理和表面特性,会在扫描图表面产生瑕疵,导致该图不能直接上机进行复用。尤其是承印物为针织品或粗线纺织品时,扫描图往往在全图中密布着噪声和镂空,本文称之为含有噪音的多孔洞扫描图。　　本文的研究目的就是通过给定的含噪多孔洞扫描图恢复出一幅图像,尽可能接近原设计图。含噪多孔洞扫描图最大的瑕疵在于孔洞,由于噪声的存在,以及孔洞位置未知,填补孔洞之前必须进行预处理。针对图像中的噪声进行噪声分析,确定噪声的性质和分布,提出基于总变分思想的去噪算法。去噪过程必须在孔洞区域之外进行,通过分析图像中噪声和孔洞的关系也验证了这一点。由于图像孔洞的定位受噪声干扰,而错误的孔洞定位又会带来更多的噪声,本文提出一种图像孔洞定位和去噪算法迭代进行的算法框架。其中孔洞定位是基于颜色隶属度和形状隶属度的最大互相关算法的改进,本文提出孔洞边缘能量指导孔洞边缘的修正,孔洞位置已知后,采用孔洞距离场改进的总变分去噪算法对非孔洞区域进行平滑去噪。收敛后得到处理后的扫描图和孔洞位置以进行图像修复工作。由于孔洞密布全图,基于块匹配的图像修复算法在初始阶段难以找到适合的匹配块,而基于快速行进的图像修复方法在修复过程进行到一定程度后会产生模糊。针对于此,本文提出基于快速行进和块匹配算法的综合性图像修复算法,综合了两种算法的优点,并对现有经典算法中的不足进行了改进。修复后得到最终的处理结果。实验结果表明,本文提出的算法在含噪多孔洞扫描图向设计图的复原中,能够取得较好的效果。根据恢复出的图像中的信息,能够有效地指导进一步的上机复用工作。