本文主要针对现有的样本块图像修复算法,在修复较大破损区域时存在修复痕迹明显和匹配错误的缺点,对样本块算法进行研究和改进,以提高修复效果。本文首先介绍了图像修复技术的研究背景、意义,以及数字图像修复技术的发展历程。然后介绍了偏微分的几种经典修复模型、分层修复算法以及本文重点研究的基于样本块的Criminisi算法。针对Criminisi算法在修复过程中样本块大小固定不变的问题,本文采用了自适应选择样本块大小的算法。并依据偏微分适合修复较小破损区域,样本块适合修复较大破损区域的特点,提出了基于等照度线的样本块修复算法,其实质是引入一个滤波算子对破损区域进行划分,分别用两种算法对不同破损区域进行修复。实验结果验证了基于等照度线和样本块修复算法的可行性和较好的修复效果。针对Criminisi算法优先权的计算容易引起修复顺序沿着一条结构线而进行的问题,本文利用待修复块与邻域块的相似性来确定优先顺序,并通过实验验证了改进算法对修复结构性图像的有效性。针对最佳匹配块选择方法容易引起错误匹配的现象,本文引入直方图因子来选择待修复块的匹配块,同时利用三个匹配块来确定待修复块的像素值,改善了利用一个匹配块而引起的块效应。仿真实验表明了匹配块改进算法的有效性。最后通过大量实验表明了改进优先权和匹配块对修复结果的有效性。