壁画是古代人民智慧与艺术的结晶,不但记载了古时人们的生活习俗、宗教信仰和艺术文化,更是承载了华夏民族千年的思想与内涵。敦煌莫高窟作为现存世界规模最大的艺术圣地,其内蕴藏的壁画、经书在历史、宗教、民族、艺术等多个领域具有珍贵的研究价值。但是由于莫高窟开凿历史悠久以及其所处地域环境恶劣等原因,其内大部分壁画已出现脱落、裂隙、霉变、褪色等问题,这不仅限制了敦煌文化研究事业的发展,更对古代文化保护研究造成了冲击。因此,敦煌壁画修复研究工作已是迫在眉睫。目前针对病害壁画的修复方法主要是研究人员利用专业知识直接对病害壁画进行修复,但是这种修复方式存在耗时长、成本高以及不可逆的问题,对壁画修复工作构成了潜在的威胁。因此,利用数字化方法对虚拟壁画进行研究修复,不仅可以将修复后的壁画进行虚拟展示,还可以为人工壁画修复提供重要参考,避免了壁画修复过程中不可逆等问题。本文通过对国内外图像修复研究现状进行分析,并在此基础上深入探究数字化图像修复相关算法,主要内容包括以下三个方面:基于序贯相似性和布谷鸟寻优的敦煌壁画修复算法、边缘缺失重构和优先权改进的敦煌壁画修复算法以及多尺度特征和注意力融合的敦煌壁画修复算法。主要研究和贡献如下:（1）针对纹理合成图像修复算法修复壁画图像时存在的错误修复以及算法修复时间长、效率低等问题,提出了一种基于序贯相似性和布谷鸟寻优的敦煌壁画修复算法。首先,利用p-Laplace算子重新定义数据项,改进优先权计算方式。其次,引入基于动态阈值的序贯相似性检测算法寻找匹配块,提高算法修复效率。最后,为了提高修复结果的准确率,引入布谷鸟寻优算法对匹配块进行优化。通过对破损敦煌壁画进行修复实验,并与纹理合成图像修复算法进行比较,实验结果表明,所提算法能够有效的对破损壁画进行修复,修复效率也得到了进一步提高。（2）针对破损敦煌壁画线条结构复杂,传统基于块匹配的图像修复算法在修复壁画时存在缺失结构修复不当的问题,提出了一种边缘缺失重构和优先权改进的敦煌壁画修复算法。首先,利用贝塞尔曲线拟合方法对破损壁画图像中缺失的边缘结构进行重构,增强壁画结构性。其次,引入梯度、曲率等特征因子改进优先权计算方式,使优先权的计算更具合理性,避免优先权趋于0引起的错误填充问题。最后,采用所提算法与对比算法对破损敦煌壁画进行修复实验,实验结果表明相较于对比算法所提算法能够更好地修复破损壁画的结构区域,并且修复后的图像峰值信噪比和结构相似性都得到了提高。（3）针对现有深度学习图像修复算法在修复破损壁画时特征利用率低、修复后图像纹理细节缺失的问题,提出了一种多尺度特征和注意力融合的敦煌壁画修复网络模型。首先,设计多尺度特征融合生成器,提取壁画不同尺度的特征信息并进行融合,提高特征利用率,使网络学习到更加全面的图像特征。其次,引入自注意力机制以获取丰富的上下文信息并增强特征关联性。最后,引入最小化对抗损失与均方误差优化网络模型,提升网络的修复能力。使用敦煌壁画数据集对所提算法及现有深度学习图像修复算法进行实验对比,实验结果表明,所提算法能够有效地修复壁画结构和纹理等重要信息,相较于对比算法,修复后图像的主观视觉效果以及客观评价指标均有所提高。