随着网络技术和数字技术的不断发展和进步，数字图像技术在数字电视、数码相机、数码摄像机、可收发图像的移动电话等数字产品中得到广泛应用，但是在数字图像的存储、共享和传输等过程中有很多因素会引起图像上局部信息的缺损，同时在其他方面的应用中，也需要对图像进行修复，使图像变得完整。因此，对数字图像修复算法的研究显得非常重要的。　　 常用的数字图像修复算法包括两类：一类是基于偏微分方程的修复算法，用基于图像结构信息的方法来修复图像小区域的划痕或者破损；另一类是基于纹理合成的修复算法，主要用基于纹理信息的方法来修复图像大区域的丢失或者破损。但是，现有算法的修复结果会产生结构断层、模糊和不真实等现象，存在一定的不足。　　 本论文对两类典型的数字图像修复算法进行了研究与分析，在研究Criminisi等人算法的基础，对基于纹理合成的数字图像修复算法进行了改进，包括对优先权、填充样图和匹配块的改进。在优先权算法的改进上，提高置信项中已知像素的权重，并在数据项中增加块的颜色信息，同时从已知像素数量和块内的像素信息内容决定待修复块的优先权，二者兼顾，提高了修复顺序的可靠性；在填充样图的搜索区域的改进上，缩小待匹配块填充样图的搜索范围，这样比起原算法在整幅图像中搜索，大大减少了搜索的时间；在匹配块的选取上，采用了结构-距离权重法，因为相似块和待填充块的相关性和它们之间的距离成反比，这样匹配块的修复结果更符合人的视觉特性。最后，对改进算法进行了大量的实验仿真，实验结果验证改进算法比原算法有更好的修复效果。