数字图像修复是填充图像内指定的破损区域的处理过程，它是数字图像处理领域里的一个重要分支，也是当前计算机图形学、计算机视觉和图像处理的研究热点领域之一。目前，图像修复中的基于偏微分方程的图像修复技术适用于对划痕、污渍和文字等小目标区域的修复，而基于纹理合成的修复算法则在对大面积的破损区域的修复过程中，取得了良好的效果。本文深入研究了几种具有代表性的图像修复模型，最后详细阐述了本文的重点研究内容：一种新的基于纹理合成的数字图像修复算法。本算法通过确定边界像素点的优先权，并给像素点赋以相应的权值，使之较为合理的顾及到了图像的边缘特征，同时，算法还考虑到图像的结构信息和纹理细节，避免了传统修复算法在修复较大破损区域时所产生的不必要的差错修复。此外，本算法对现有的基于样本块纹理合成的数字图像修复技术在全局式搜索样本匹配块时容易选择错误的匹配块，导致繁衍错误信息使得修复结果不理想的问题有所改善。