图像修复是图像复原的重要分支，是对局部信息缺损的图像进行修复的技术，需达到修复效果满足人的视觉需要，减少人为修复痕迹的要求。目前，图像修复广泛应用到照片美化、影视特技制作、老照片复原等方面。图像修复的研究具有理论意义和实际应用价值。本文介绍图像修复基本理论、数学形态学、Criminisi图像修复算法、以及基于蝙蝠算法的Criminisi图像修复算法。主要工作如下：（1）分析图像修复的目的与意义，研究图像修复与视觉心理的关系；根据国内外研究现状，列出现阶段图像修复的方向和需要解决的问题。（2）针对Criminisi图像修复算法进行研究，此算法由待修复区域的标记、优先权的计算、最佳匹配模板的搜索与填充和更新置信度4部分构成。该算法有一定不足：人工标记边缘不平滑，特殊情况影响优先权，最佳匹配模板搜索与填充自适应性较差且耗时大。（3）针对待修复区域标记进行改进。将数学形态学引入，对图像预处理，填充孔隙，平滑待修复区域的边缘。（4）改进优先权计算方法。将正规化函数引入优先权中数据项，避免特殊情况影响置信度对优先权的操作。（5）针对最佳匹配模板的搜索与填充进行改进。提高最佳匹配模板的自适应能力并将蝙蝠算法引入作为最佳匹配模板的搜索方式，使全局搜索与局部搜索有效融合，降低耗时。通过实验证明，基于蝙蝠算法的Criminisi图像修复的有效性与实用性。本文在图像修复的理论基础上，对Criminisi算法进行改进，并通过仿真实验进行论证，验证基于蝙蝠算法的Criminisi图像修复算法的可行性。最后对全文进行综述与展望。