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岩画记录了古代人类的历史文化生活,承载着人类庞大的古老文明,具有极大的历史价值,有助于我们对古代文化进行深入的探究。而数字图像修复技术又是目前数字图像处理范畴中的研究热门,它在破损图像的修复、稀有文物的复原以及目标对象中多余物体的消除等方面具有重要的指导意义和应用价值。因此,采取图像处理技术对数字化岩画的修复及保护方面具有重大的意义。本论文的主要研究内容及成果如下：(1)对岩画图像进行采集,利用高分辨率的相机对损坏的岩画进行拍照,保存成高像素的照片,这样不仅能够准确记录岩画的颜色、内容和形式,也能对破损区域进行高清晰度的保留,使得修复结果更准确。这种方法适用性非常广,采集效率高。(2)研究了图像去噪的基本方法,本文主要介绍了中值滤波和均值滤波的实现原理,并对这两种算法做了仿真,通过仿真发现它们在去噪同时会滤除图像的细节方面信息,使得图像处理后变模糊,根据以上两种去噪方式的不足,本文提出了一个(中值滤波+TV去噪)的优化去噪算法,并给出合理的客观评价指标值。实验验证此创新方法能高效抑制边缘的噪声,保持纹理的细节信息不发生改变。(3)针对结构性信息的损坏,进行了破损区域的提取和修复。采用了全自动的方式对裂缝进行了检测和提取,并根据岩画自身的特点,选择了鲁棒性较强的TV修复算法进行了图像的修复,达到了良好的修复效果,通过仿真分析了此算法的性能并指出它具有局限性,即只满足修复结构性的图像。(4)提出一种改进的Criminisi修复算法。针对Criminisi算法在搜寻最佳匹配块时采取的搜寻方式是全局搜索,这样不但耗时,而且容易产生信息的延伸和错误的块匹配,并通过研究岩画自身的特征,提出一种新的数字图像修复算法。该算法改进了样本块的优先权函数的形式,并改变了最佳相似块的搜寻方法,在优先权的公式表示中用p_laplace算子对数据项进行了约束,在最佳匹配块的搜寻中注意到样本块不仅含有颜色方面的信息,还要考虑到结构信息,以此进行了改进,同时对优化的算法用Matlab做了仿真实验,并经过峰值信噪比说明了此优化算法的合理性和可行性。