随着数码技术的发展和进步,数字图像采集设备采集设备在日常的生活中得到了广泛地应用,数字图像已经与日常生活紧密的联系在一起。针对数字图像进行修复的数字图像修复技术由于具有比较高的安全性和实用性,是数字图像处理技术中的热点研究领域。本文在分析研究数字图像修复系统的关键技术和难点问题的基础上,针对基于样本块的纹理合成图像修复算法和基于偏微分方程的图像修复算法,进行了详细的研究,结和本文设计的图像修复系统实际情况,对Criminisi算法进行了研究,并对该算法的搜索区域以及优先权计算进行了优化。研究TV模型修复算法的重要参数迭代次数以及扩散系数对整个图像修复效果的影响。最后在对修复算法研究的基础上通过VC++设计并实现了本文提出的数字图像修复系统。本文的研究工作和主要成果概述如下：1)在研究数字图像修复的理论和基本准则的基础上,设计了本文的基于VC++的数字图像修复系统的开发流程,并分析了实现整个数字图像修复系统的关键技术和算法。2)在分析研究基于样本纹理合成的图像修复技术中的Criminisi算法的基础上,通过实验验证该算法中对待修复区域样本块的优先级设计不合理,可能导致图像修复效果不理想；针对该算法的不足之处,本文采用了更加合理的优先权设计,并优化了该算法中的最佳样本块的搜索范围,通过实验对比验证了优化算法在对待修复区域面积比较大时的修复效果更加理想,修复速度快。3)研究了基于偏微分方程的图像修复技术中的TV模型修复算法,通过实验验证TV模型修复算法在实际图像修复中的效果,并对TV模型修复算法中的迭代次数等重要参数进行了实验讨论,通过实验比较了TV模型修复算法在大面积修复方面与Criminisi优化算法的修复效果。4)使用VC++编程设计实现了本文提出的数字图像修复系统。针对图像修复过程中可能出现的5种修复情况,包括文字去除、划痕修复、污染修复、破损修复和大面积修复,通过对典型图像进行修复,展示了本文提出的数字图像修复系统的修复效果。