随着计算机科学技术的飞速发展,图像处理涉及到的应用领域也越来越广泛。而图像修复就是图像处理中的一个重要分支,并且也是近几年图像处理领域中的一个研究热点。实际上,图像修复就是利用图像中的已知信息按照某种规则对破损部分进行填充并得到符合人类视觉感知的结果的填充过程。图像修复的应用领域涉及到了人们生活中的方方面面,比如照片修复,多余物体去除等等。在日常生活中不可避免的会出现图像大区域破损的现象,因此大区域破损图像修复算法是具有重要研究价值和意义的。本文以大区域破损的自然图像作为修复对象,在经典算法Criminisi算法的基础上,对其不足提出改进,最终提出一种基于轮廓约束的图像修复算法。Criminisi算法虽然在修复大区域破损图像方面已经可以取得较好的修复效果,但是在修复纹理与结构并存的破损图像时,仍会出现匹配错误导致的结构线断裂、纹理延伸的现象。其主要原因在于Criminisi算法自身的不足,如:在其修复过程后期,由于优先权计算公式的不合理,优先权值将会逐渐不可信,从而修复顺序也会变得不可靠;匹配准则仅参考了像素块的色彩相似度,信息过于单一导致匹配错误等。本文针对以上列出的两点不足,分别对优先权计算公式和匹配准则做出了改进,首先改变优先权计算公式中的运算法则,其次在匹配准则中引入结构相似度量中的结构信息,提高其在结构方面的匹配精准度。虽然以上改进与Criminisi算法相比取得了较好的效果,但是在修复重要结构缺失的破损图像时,人眼仍然能感知到修复的边缘处存在断裂,不够平滑。对此,进一步提出改进,利用图像分割技术提取出图像的结构信息,优先对存在破损的结构进行修复,再通过重构的边缘约束图像修复的优先顺序,使修复后的图像达到自然连续的效果。最后结合主客观两种评价方法对仿真结果作出真实、合理的评价,并且结果表明,本文改进算法能有效保持修复结果结构上的连贯性和纹理填充后的合理性,且符合人类视觉感知。