随着计算机技术的发展和数码设备的普及,图像的智能操作和编辑技术引起了许多研究人员的兴趣,并逐渐发展成为一个研究热点。图像修复是指用图像中的已知信息修复破损区域或者移除图像中的遮挡物,获得视觉上的满意效果,是图像操作的一个重要内容。它在文物保护、影视特技制作、虚拟现实、多余物体剔除等方面有着广泛的应用。目前,修复算法主要有基于Poisson方程的内绘法和基于样本块的块匹配法。内绘法模仿了热扩散过程,沿着等强度线方向平滑地复制目标区域周围的信息到目标区域内。该方法得到的修复结果非常光滑,缺点是不能修复大范围的纹理区域,计算量大。块匹配法是一种条件约束下的纹理合成方法,它按一定的填充顺序把已知区域的信息块复制到未知区域。块匹配算法简单,运行效率高,成为近期的主流研究方向。本文就块匹配算法展开研究,提出了新的基于梯度的优先级计算方法、加权块匹配标准、局部搜索和用户干预相结合的最佳匹配块搜索策略。在此基础上,给出了一个新的块匹配算法——基于加权块匹配的修复算法。实验结果表明,该修复算法运行速度快,能够很好地修复纹理和结构图,取得视觉上满意的效果。本文首先阐述了两种常见的图像修复算法:内绘算法和块匹配算法;其次介绍了结构优先的修复技术,阐明了结构在图像修复中的重要性,以及不同的块大小和搜索范围对图像的处理结果造成的不同程度的影响;最后讲述了加权块匹配修复算法。