数字图像修复技术是备受国内外学者关注的热门研究课题之一，其目的是对图像上信息缺损区域进行信息填充且使观察者无法察觉出图像曾经破损或已被修复.该技术应用前景广阔，适用于修复有划痕的照片、移除图片中的人物或字幕、图像编辑、图像压缩和网络数据传输等领域.　　数字图像修复技术的研究主要集中在基于非纹理的图像修复算法和基于纹理合成的图像修复算法两大领域，本文的主要内容如下:　　(1)首先对数字图像修复技术的背景知识进行相关介绍，接着对其数学理论和基础简要理论进行描述分析.　　(2)将数字图像修复技术两大领域中较为经典的算法模型做了详细的讨论与介绍.　　(3)重点介绍基于纹理合成算法中的Criminisi算法，它是通过计算优先权决定修复顺序，在原区域内搜索最优匹配块，将信息复制到相应位置上，最终完成图像修复工作的过程.　　(4)分析Criminisi算法中优先权函数的缺陷，针对随着算法的进行置信度值迅速下降到零的不足，提出了一种新的优先权函数，并通过设置权重因子得到多种修复图像可供用户选择.改进后的优先权函数具有较高的准确性.　　(5)Criminisi算法是通过计算待修复块与样本块对应像素颜色差值平方和（即SSD准则）来确定最优匹配块，没有考虑到待修复区域的结构纹理信息.方差可以反映像素间变化的程度，因此，本文引入方差，使得匹配块的选取在SSD准则和方差的双重标准下准确性得以提高.　　最后通过仿真实验，改进算法的修复效果和峰值信噪比计算结果优于原始算法.