图像作为一种信息符号，有着语言文字不可比拟的优点，成为越来越重要的信息表达方式，其应用的领域和范围越来越广。但在日常生活和科学研究中，我们经常会碰到图像信息缺损现象，如图像破损、遮挡去除等等。如何对这些缺损或遮挡信息进行恢复成为人们日益关注的问题。目前与该问题密切相关的两个研究方向就是图像结构修复和纹理合成，本文以图像中缺损信息的修复问题为中心，对图像结构修复、纹理合成的原理、方法和应用展开了研究和探讨。本文首先阐述了研究背景，提出了图像修复研究的重要性和紧迫性，表明了文章的研究目的和研究内容；接着引入了图像修复的概念、评价方法、图像修复的指导理论与思想以及发展状况；然后我们介绍了基于偏微分方程的图像修复、基于纹理合成的图像修复、基于改进块匹配的图像修复和基于径向基函数的图像修复的算法及模型和分析他们的优缺点；最后在此基础上，我们提出了基于区域分割的图像结构和纹理同时修复的算法。该算法先将图像分解成结构和纹理图像的叠加；利用张量投影算法推断出断裂的边界线，从而将图像分割成各自独立的区域；然后对各区域的结构和纹理图像分别利用各自的算法修复；最后将结构和纹理修复后的图像叠加，得到最终的修复结果。本论文的研究结果表明：图像的结构和纹理分解和破损区域的分割是数字图像修复的一个新的研究方向。分解后的图像的结构和纹理相互独立，有利于研究更有针对性的修复算法；分割后不同对象属于不同的区域，这样不会引入多余的信息。实验结果表明我们提出的算法有更好的鲁棒性，更适合于自然图像的修复。