图像修补是图像恢复研究中的一个重要内容,它的目的是根据图像的现有信息来自动恢复丢失的信息。虽然图像修补的基本思想十分简单,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(FMM)与水平集法(Level Set)相结合进行曲线进化是一种高效的曲线进化算法,该算法的时间复杂度是O(NlbN)。Kim提出了另一种水平集的曲线进化算法——分组行进算法(GMM),该算法的时间复杂度是O(N)。受其启发,为了更快地进行图像修补,提出了一种基于GMM算法的图像修补的新算法,并研究了对GMM算法的细节改进。为了验证算法的快速性,还给出了使用Bertalmio提出的算法、Telea提出的算法以及新算法对同一幅图片进行修补的实验结果。通过比较发现,该新算法在大幅度提高修补速度的同时,仍能保持较好的修补效果。