图像缺损信息修复是指对数字图像中损坏或丢失信息的部分，按照合理的规则，利用未损坏区域的信息，对原图中的损坏或丢失的部分进行修补，以达到良好的视觉效果。 图像修复技术源自于古老艺术品的修复，用于修复受到损坏的绘画作品。随着数字媒体的普及，在特定目标移除、视频错误隐藏、图像压缩、超分辨率重建等领域也获得了广泛的应用。 按照适用范围的不同，图像修复算法大致可以分为三类：平缓区域的修复算法、结构性区域的修复算法和纹理区域的修复算法。本文依据基于视觉认知的修复规律，深入地研究了现有的几种图像修复的主流算法，分析其优缺点。 针对大面积缺损区域的修复，本文提出了基于区域分类的图像修复算法，通过修复受损的强边缘，把缺损区域分成若干小块，并通过基于区域属性的分类方法将这些小区域分为结构性区域、纹理区域和平缓区域，对于结构性区域采用基于结构的图像修复算法，纹理区域采用基于纹理的图像修复算法，对于平缓区域，提出了基于邻域的自适应窗口偏移滤波的修复算法，实验证明可有效对大面积的缺损区域进行修复，具有一定的实际意义。