图像复原是当前计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一,它在艺术品的修复、网络数据传输、计算机动画、影视特技、虚拟现实等方面具有广泛的应用前景。图像修补是图像复原研究中的一个重要内容,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,虽然图像修补基本思想十分简单,但是许多的图像修补算法都十分复杂,而且难于实现。快速行进算法(Fast Marching Method)与水平集法(LevelSet)相结合进行曲线进化的同时进行修补是一种高效的图像修补算法,但是基于快速行进法的修补算法在修补较大区域时会产生模糊。Buades等人提出了基于非局部平均滤波(Non-LocalMeans)的去噪算法,受其启发,本文应用非局部平均滤波去噪算法的思想,提出了一种基于非局部平均滤波算法的图像修补算法。该算法在修补纹理像素点时采用非局部平均滤波算法,而在修补非纹理像素点时采用基于快速行进法的修补算法,考虑到基于快速行进法的修补算法在一次行进中只能修补一个像素点的缺陷,提出了基于分组行进法和非局部平均滤波的修补方案。一般的偏微分方程方法只能用于非纹理图像的修补,本文提出的基于偏微分方程和非局部平均滤波的新算法,有效的解决了偏微分方程不能修补纹理图像的缺陷,试验结果表明,本文提出的修补算法实现简单,并且针对具有较强纹理信息的图像能有效解决基于快速行进法的修补算法中存在的模糊问题。