数字图像技术作为数字技术中的重要领域,近年来得到飞速发展,已经在现实生活诸多方面得到广泛应用。影像是人类从外界获取信息的重要手段之一,同时也以其特殊的形式记录了很多珍贵的历史资料和影视资料,这些影视资料大多存储于胶片上,由于多种因素受到了不同程度的损伤,主要包括亮度闪烁、抖动、小斑点、划痕和一些大面积较大的斑块。这些影视资料弥足珍贵,因此对这些资料进行保护及修复已经变得刻不容缓。直接对胶片修复风险太大,而数字化的处理方法以其便于保存、可反复修复等优势被引入到视频修复技术中,但相比于数字图像,数字视频的结构更加复杂,数据量也更加庞大,因而其修复也更复杂,近年来数字视频的修复已成为数字图像处理领域的难点和热点之一。本文主要针对面向影像资料的数字视频修复技术进行研究,主要的工作和创新有：(1)对现有的数字图像及视频修复技术进行了深入的分析与研究。现有的数字图像修复方法主要有基于整体变分的数字图像修复算法和基于纹理合成的数字图像修复算法。前者修复速度较快,但只适合修复数字图像中比较小的破损；后者能够修复数字图像中较大的破损,但是其修复速度较慢。目前数字视频修复算法大都由数字图像修复算法演变而来。(2)通过对大量的旧影视资料的破损特征进行分析,发现其中大多数破损为小的斑块、水平划痕和垂直划痕,而少数破损为大面积的缺损,且前者有很强的时间延续性,后者几乎没有时间延续性,本文提出了一种区别以上两种不同破损对象的算法,该算法通过计算破损区域水平方向和垂直方向的平均宽度是否超过预定的阀值来区分这两种破损对象。(3)本文提出一种基于区别破损对象的数字视频修复算法,即针对不同的破损对象分别采用不同的方法进行修复：根据第一类破损的特点,采用基于整体变分的数字图像修复算法来修复；对于第二种类破损,采用基于纹理合成的数字视频修复算法来修复,修复效果较好。本文提出的数字视频修复算法结合了这两种方法,并优化改进了这两种方法,对旧影像资料的修复达到了较理想的效果。(4)本文中用Matlab7.1对以上所提出的数字视频修复算法进行了实验仿真,并对实验结果进行了分析对比。实验结果表明该算法能够很好地对旧的影像资料中的破损进行修复,获得了比较理想的修复效果。