肉品中存在水分，在可见光下采集图像容易产生反光区域，进而导致部分细节信息丢失。为了提高获取肉品图像相关信息的准确性，本文采用数字图像修复技术去除肉品图像反光区域。本文在详细地分析四种具有代表性的数字图像修复方法优缺点的基础上，结合肉品图像特点，提出了三种改进的图像修补模型去除肉品图像反光：　　 ⑴基于样本块的图像修补算法在去除肉品图像反光区域的过程中存在线性结构保持能力较弱、接缝效应明显及修复速度慢的问题。本文提出了一种改进的样本块图像修复算法去除肉品图像反光。实验结果表明改进模型在提升反光区域填充效果的同时节约了2/3的算法运行时间。　　 ⑵肉品图像中存在大量小反光区域，基于整体变分(TV)模型的图像修复算法适宜小区域刮痕的修复，但大量迭代运算，导致修复速度慢，无法修复纹理信息的问题。本文提出了一种快速的TV修复算法去除肉品图像小反光区域。实验结果显示快速TV修复算法显著地提升了修复速度，保证了对于小反光区域的去除效果，但对线性结构的保持能力弱于TV模型。　　 ⑶肉品图像可能存在大量的反光区域，为了高效去除肉品图像反光，本文在样本块修复思想的基础上，引入快速步进法(FMM)图像修复技术的修复思路，提出了一种水平集约束的样本块修复方法去除肉品图像反光。实验结果表明改进模型在克服了样本块修复方法耗时长的缺点的同时，解决了FMM修复方法在填充较大反光区域时的问题。　　 ⑷为了有效延续肉品图像的纹理和结构信息到反光区域内部，本文对基于图像分解的图像修复技术进行了理论分析和数值实现，并在去除肉品图像反光区域上开展了实验，实验结果显示此方法在肉品图像中、小块反光区域的去除上效果较好，但修复过程复杂，耗时长，而且在较大反光区域的填充上效果较差。