随着数字图像修复技术的发展,图像修复越来越受到人们的重视。现有的图像修复技术总是需要事先确定破损区域的位置,以指导图像进行修复,如何标定破损图像的待修复区域是进行图像修复的前提。修复实际图像更是需要手工标定图像破损区域,然后才能进行修复,这样不利于进行大批量的图像修复工作,而且浪费很大的人力。因此图像破损区域的定位与检测是实现图像修复的关键问题,是研究的热点方向。本文主要是针对数字图像破损区域的定位与检测问题进行研究,重点围绕划痕与字迹破损区域的检测以及实际图像其它破损区域的检测标注等内容展开了探索性的研究。图像破损区域的定位与检测本质上也是一种针对特定对象的检测与分割技术,因此破损区域检测可看成前景分割问题,其中破损区域为前景,非破损区域为背景。论文首先介绍了图像分割算法中常用的阈值法和聚类分析法,并给出了图像聚类分割质量的客观评价指标。然后针对实际待修复图像存在的划痕与字迹等小区域破损,设计实现了一种基于分级策略的划痕与字迹的检测标注方法。该方法通过分析划痕或字迹造成的破损区域表现出的局部特性,利用该特性采用直方图峰点阈值法实现子块区域的破损区域检测,进而将各个子块区域的初步检测结果综合,根据划痕与字迹的几何、边缘特征完成破损区域的最终检测。实验给出了算法与划痕、字迹模板的检测正确率以及在算法和手工标注破损模板的条件下破损图像的修复结果,验证了算法的有效性和可用性。最后结合藏区壁画图像存在颜色脱落等较大区域破损,设计了一种基于改进FCM的图像破损区域检测算法。该算法先根据聚类有效性指数自适应获取图像的初始聚类数目和初始聚类中心,获得较优的聚类数目,同时利用颜色和纹理特征向量,采用交叉熵距离测度对图像进行FCM聚类分割,其次根据分割结果人工选择有破损的类别,采用OTSU阈值法检测标注破损区域。实验分别以包含不同破损区域的待修复图像为对象,对比给出了该方法和手工标注的破损模板在相应破损模板下破损图像的修复效果,验证了基于改进FCM的图像破损区域检测算法在检测划痕等小区域破损和实际壁画图像中颜色脱落破损的可用性。