图像修复是根据一定的规则对图像中的信息缺失的部分进行填充修复的算法，要求修复后的图像能够尽量与图像中原有的部分保持连续，平缓过渡。图像修复是图像处理中的一个重要课题，在破损照片修复、图像编辑、图像中物体移除等方面有广阔的应用前景。本文提出的图像修复算法是针对动漫图片的特点提出的，将图片中的待修复区域分为结构部分和非结构部分两大部分，然后分别根据它们的特点提出相应的修复方案，使得最后的修复结果能够保持原来图片的结构连通性，符合人眼的视觉习惯。算法可以分为动漫图片的结构信息提取算法，动漫图片的结构修复算法和动漫图片的非结构区域修复算法三部分。　　动漫图片结构信息提取利用二阶差分算法计算梯度值和梯度方向，并利用非极大值抑制的方法筛选出具有局部梯度极大值的点作为候选的特征点，然后选取合适的起始点从起始点的正反两个方向连接方向相同的特征点形成动漫图片的结构曲线。起始点只需要在待修复区域周围选取，因为我们只需要待修复区域周围的曲线结构用于指导结构修复。最后实验证明，利用二阶差分计算梯度值的结构提取方法能够有效地检测出动漫图片中的边界曲线和装饰曲线。　　动漫图片结构修复算法是将缺失的结构信息修复完整，可以分为对断开的结构曲线连接成完整的结构曲线和对结构曲线中缺失的图像信息进行修复两个操作。曲线连接部分首先对待修复区域周围的曲线进行两两匹配，选取匹配值最高的曲线对，利用埃尔米特插值的方法将断开的曲线连接成完整的曲线。结构修复定义了一个开销函数用于计算修复结构操作的一个开销，然后利用动态规划算法选取一个开销最小的修复方案对结构进行修复。　　最后对非结构区域的修复算法是在基于样图的图像修复算法基础上进行改进后得到的改进算法。该算法针对基础算法优先值计算、样本块匹配算法和样本块搜索算法进行改进。实验证明，改进算法在修复效果和修复效率上都有很大的提高。