数字图像修补(以下简称图像修补)是图像恢复技术的一个重要分支,也是当前计算机视觉的一个研究热点,它不是要减少/去除图像受到的干扰(如,噪声、模糊等),而是要填充/移除图像局部的特定对象(如文字,物体等)。本文基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型对数字图像修补算法进行了研究和探讨,在传统算法基础上实现两种改进算法。(1)基于边界优先级的GMRF图像修补算法。将边界优先级引入传统GMRF修补模型中,通过定义待修补区域边界像素的优先级,确定像素修补的先后顺序。实验表明,该方法对包含结构信息的待修补区域有较好的修补效果。(2)基于多尺度的GMRF图像修补算法。通过融合全局和局部信息,完成对修补区域的逼近。实验表明,基于多尺度的图像修补算法,在对待修补区域进行全局粗近似的同时,又很好的把握了图像的局部细节,得到了较好的修补效果。